典型文献
考虑低资源损耗的云平台虚拟机放置策略
文献摘要：
针对目前数据中心内部资源损耗优化不足的现状,提出一种基于正余弦扰动和反向学习的自适应粒子群算法的虚拟机放置策略.将连续整数编码方法、反向学习策略、正余弦扰动与自适应权重策略融入粒子群算法,连续整数编码能够解决传统编码的复杂性,有效提高算法的运行效率,反向学习使算法能够快速地接近最优解,加快算法的收敛速度,使用正余弦扰动避免算法陷入局部最优解,利用自适应权重策略调节局部搜索和全局搜索的关系.使用该算法解决数据中心中虚拟机放置问题,将仿真结果与其它算法进行比较,验证了该算法在降低资源损耗和保证服务质量方面优于其它算法.
文献关键词：
虚拟机放置;粒子群优化算法;资源损耗;编码方式;反向学习
中图分类号：
作者姓名：
李少旭;李雷孝;邓丹;林浩;高静;王永生
作者机构：
内蒙古工业大学 数据科学与应用学院,内蒙古 呼和浩特 010080;内蒙古自治区科学技术厅内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心,内蒙古 呼和浩特 010080;内蒙古农业大学 计算机与信息工程学院,内蒙古 呼和浩特 010011
文献出处：
引用格式：
[1]李少旭;李雷孝;邓丹;林浩;高静;王永生-.考虑低资源损耗的云平台虚拟机放置策略)[J].计算机工程与设计,2022(10):2805-2812
A类：
B类：
低资源,资源损耗,虚拟机放置,数据中心,内部资源,正余弦,自适应粒子群算法,连续整数,编码方法,反向学习策略,自适应权重策略,统编,收敛速度,局部最优解,局部搜索,全局搜索,粒子群优化算法,编码方式
AB值：
0.23518
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