基于優化粒子群算法的虛擬機部署策略*

董德坤 張亞欽 徐克祥

（中國石油大學（華東）計算機科學與技術學院 青島 266580）

1 引言

云計算是一種利用互聯網實現隨時隨地、按需便捷地訪問共享資源池（如計算設施、存儲設備、應用程序等）的計算模式，本文關注的是物理服務器的虛擬化。由于云基礎設施依賴于虛擬化技術，云計算的大規模使用將增加更多的虛擬機請求，從而增加虛擬化基礎設施的壓力，因此需要一個有效的虛擬機調度策略。

本文提出一種改進的粒子群算法，該算法迭代過程初期引入混沌策略，使粒子群分布有著良好的遍歷均勻性；使用隨機分組策略，作為改進粒子群的核心過程，設置兩個目標函數，利用歐氏距離尋求多目標粒子群優化算法的最優解。將改進后的算法應用到云計算虛擬機部署，以物理機資源利用率、虛擬機遷移量為目標函數。

2 相關工作

虛擬機部署是將虛擬機映射到物理機的過程。由于云基礎設施是完全虛擬的，虛擬機的部署成為云系統的核心問題。為此，人們進行了大量有關優化虛擬機部署的研究工作，Xu等［1］針對云計算環境下虛擬機的動態部署問題，提出了虛擬機動態部署的多目標綜合評價模型和改進的多目標粒子群優化算法（IMOPSO）。胥小波等［2］提出了一種新的混沌粒子群優化算法，不同于已有的混沌粒子群算法的簡單粒子序列替換，該算法將混沌融入到粒子運動過程中，使粒子群在混沌與穩定之間交替運動，逐步向最優點靠近。……