TY -的A2张Qingchen AU -邓,李盟——李、杨盟——姚明,李盟——金、玉盟——顾Jinguang PY - 2016 DA - 2016/12/29 TI -节能资源重新配置使用遗传算法在云计算中SP - 4859862六世- 2016 AB -基于虚拟化技术的云计算使可伸缩的计算。然而，目前的资源再分配方案很少考虑虚拟机布局模式的稳定性。由于热节点的重复出现，应用程序的不同工作负载会导致频繁的资源重新配置需求。本文提出了多目标遗传算法(MOGA)、功率感知多目标遗传算法(pMOGA)和增强功率感知多目标遗传算法(EpMOGA)等虚拟机布局算法，以减少迁移开销，提高虚拟机布局模式的稳定性。还考虑了能耗。设计了一种类型匹配控制器来改进进化过程。非支配排序遗传算法II (nondominant sorting genetic algorithm II, NSGAII)用于在进化过程中选择新代。仿真结果表明，这些算法都能提供节点稳定时间较长的资源再分配方案。pMOGA和EpMOGA也通过增加活动节点数量作为最优目标之一，更好地平衡了稳定性和能源效率的关系。类型匹配控制器使EpMOGA优于pMOGA。 SN - 1574-017X UR - https://doi.org/10.1155/2016/4859862 DO - 10.1155/2016/4859862 JF - Mobile Information Systems PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -