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公开(公告)号：CN110308993A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910566370.4
申请日：2019-06-27
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于云计算资源分配领域，涉及一种基于改进遗传算法的云计算资源分配方法。所述的方法首先构建了云资源分配的数学模型，然后设计了改进的遗传算法对其求解。本发明中对遗传算法的改进是对其初始种群的产生、交叉变异方法的改进。本方法在初始化种群时，利用次适应算法将虚拟机分成H组，每组对应一台物理机，保证了初始种群的有效性。引入基因评价函数，对每一台物理机的负载情况进行评价，并以此为依据进行交叉和变异，保证了算法的高效性。最终通过迭代得出最少物理机激活数和最大资源利用率虚拟机分配方案。本发明保证每个物理机资源利用率高和负载均衡，从而提高云资源的利用率并降低云数据中心的能耗。
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公开(公告)号：CN110308993B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910566370.4
申请日：2019-06-27
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于云计算资源分配领域，涉及一种基于改进遗传算法的云计算资源分配方法。所述的方法首先构建了云资源分配的数学模型，然后设计了改进的遗传算法对其求解。本发明中对遗传算法的改进是对其初始种群的产生、交叉变异方法的改进。本方法在初始化种群时，利用次适应算法将虚拟机分成H组，每组对应一台物理机，保证了初始种群的有效性。引入基因评价函数，对每一台物理机的负载情况进行评价，并以此为依据进行交叉和变异，保证了算法的高效性。最终通过迭代得出最少物理机激活数和最大资源利用率虚拟机分配方案。本发明保证每个物理机资源利用率高和负载均衡，从而提高云资源的利用率并降低云数据中心的能耗。
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公开(公告)号：CN110321208B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201910566106.0
申请日：2019-06-27
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于智能制造云计算领域，具体涉及一种求解云任务调度的进化计算方法。本发明首先构建了云任务调度的数学模型，然后设计了改进的遗传算法对其求解。本发明重新设计了交叉算子，并结合局部贪婪算法的思想，在保证有效解的同时，实现子代中每个任务集所对应的三种指标的尽量均衡。本发明中的适应度值描述为S个虚拟机CPU占用资源、内存占用资源以及带宽占用资源方差之和的倒数以及总执行时间的倒数的归一化处理后的评价函数。本算法将有助于各个虚拟机的负载均衡以及每个虚拟机CPU利用率、内存以及带宽资源占用之间的均衡，从而保证资源的较高利用率，进而减少能源消耗、增加云计算的运行效率并提升客户的满意度。
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公开(公告)号：CN110321208A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910566106.0
申请日：2019-06-27
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于智能制造云计算领域，具体涉及一种求解云任务调度的进化计算方法。本发明首先构建了云任务调度的数学模型，然后设计了改进的遗传算法对其求解。本发明重新设计了交叉算子，并结合局部贪婪算法的思想，在保证有效解的同时，实现子代中每个任务集所对应的三种指标的尽量均衡。本发明中的适应度值描述为S个虚拟机CPU占用资源、内存占用资源以及带宽占用资源方差之和的倒数以及总执行时间的倒数的归一化处理后的评价函数。本算法将有助于各个虚拟机的负载均衡以及每个虚拟机CPU利用率、内存以及带宽资源占用之间的均衡，从而保证资源的较高利用率，进而减少能源消耗、增加云计算的运行效率并提升客户的满意度。
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