【摘 要】
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提出基于粒子群优化的虚拟机迁移模型(Particle swarm optimization for virtual machine migration model,PSO-VMM).设计基于多维物理资源约束的能量消耗模型,以能量消耗最小作为粒子群优化的目标函数.在物理主机状态检测和虚拟机选择阶段,利用鲁棒局部归约检测LRR(Local Regression Robust)和最小迁移时间选择MMT(Minimum Migration Time).在虚拟机放置阶段,将粒子群优化算法应用到大规模的候选迁移虚拟机
【机 构】
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金陵科技学院计算机工程学院 江苏 南京211169;广州华商学院数据科学学院 广东 广州511300
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提出基于粒子群优化的虚拟机迁移模型(Particle swarm optimization for virtual machine migration model,PSO-VMM).设计基于多维物理资源约束的能量消耗模型,以能量消耗最小作为粒子群优化的目标函数.在物理主机状态检测和虚拟机选择阶段,利用鲁棒局部归约检测LRR(Local Regression Robust)和最小迁移时间选择MMT(Minimum Migration Time).在虚拟机放置阶段,将粒子群优化算法应用到大规模的候选迁移虚拟机到物理主机的重新分配.仿真实验结果表明:PSO-VMM迁移策略使得云平台的各类性能指标都得到改善.
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