• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    云計(jì)算中基于包簇映射的多目標(biāo)蟻群資源分配算法

    2018-12-20 08:31:38陳世平
    軟件 2018年11期
    關(guān)鍵詞:資源分配支配螞蟻

    丁 順,陳世平

    ?

    云計(jì)算中基于包簇映射的多目標(biāo)蟻群資源分配算法

    丁 順1,陳世平2

    (1. 上海理工大學(xué)光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院,上海 200093;2. 上海理工大學(xué)信息化辦公室,上海 200093)

    云計(jì)算環(huán)境中,虛擬機(jī)放置就是將虛擬機(jī)映射到物理機(jī)的過(guò)程,一個(gè)最優(yōu)的放置策略對(duì)于提高計(jì)算效率和資源利用率是非常重要的。本文中將云計(jì)算環(huán)境下虛擬機(jī)放置問(wèn)題作為多目標(biāo)組合優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行闡述,提出一種多目標(biāo)蟻群優(yōu)化方法,同時(shí)優(yōu)化運(yùn)營(yíng)成本和資源浪費(fèi),并將其應(yīng)用到包簇拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中,目標(biāo)是有效地獲得一組非支配解,同時(shí)最大限度地減少總資源浪費(fèi)和營(yíng)運(yùn)成本。實(shí)驗(yàn)將該算法與現(xiàn)有的多目標(biāo)遺傳算法(MGA)和三種單目標(biāo)算法進(jìn)行比較。結(jié)果表明,本文所提出的算法比其它算法可以達(dá)到更優(yōu)的效果,實(shí)現(xiàn)兩個(gè)目標(biāo)的折衷。

    云計(jì)算;多目標(biāo)優(yōu)化;支配解;蟻群算法

    0 引言

    近年來(lái),云計(jì)算逐漸成為一個(gè)流行的商業(yè)計(jì)算模型,它可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)來(lái)托管和交付服務(wù)[1]。云計(jì)算主要有三種類(lèi)型:基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)、平臺(tái)即服務(wù)(PaaS)和軟件即服務(wù)(SaaS)。云計(jì)算平臺(tái)的使用和部署有許多優(yōu)點(diǎn),例如可靠性、服務(wù)質(zhì)量和健壯性[2]。對(duì)于消費(fèi)者來(lái)說(shuō),云似乎是無(wú)限的,而且消費(fèi)者可以購(gòu)買(mǎi)到滿足他們需求的計(jì)算力并且響應(yīng)時(shí)間快。從提供者的角度來(lái)看,關(guān)鍵問(wèn)題是通過(guò)最小化運(yùn)營(yíng)成本來(lái)最大化利潤(rùn),在這個(gè)方面,云數(shù)據(jù)中心的電力管理就變得至關(guān)重要了,因?yàn)樗绊懥诉\(yùn)營(yíng)成本。此外,大規(guī)模計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的能耗還引發(fā)了許多其它嚴(yán)峻的問(wèn)題,包括二氧化碳和系統(tǒng)的可靠性。云計(jì)算的出現(xiàn)在過(guò)去的幾年里對(duì)信息技術(shù)行業(yè)產(chǎn)生了巨大的影響,像亞馬遜、谷歌、IBM、微軟以及Oracle等大公司已經(jīng)開(kāi)始在世界各地建立新的托管云數(shù)據(jù)中心來(lái)提供冗余度以及確保在應(yīng)用出錯(cuò)的情況下的可靠性。

    云計(jì)算中的資源分配就是虛擬機(jī)映射到物理機(jī)的過(guò)程,目前大多數(shù)關(guān)于虛擬機(jī)放置的研究都集中在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)上,然而許多現(xiàn)實(shí)問(wèn)題需要考慮多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)?;谶@個(gè)原因,最近的研究?jī)A向于關(guān)注多目標(biāo)的情況。因此,在本文中將云計(jì)算環(huán)境下虛擬機(jī)放置問(wèn)題作為多目標(biāo)組合優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行闡述,提出一種多目標(biāo)蟻群優(yōu)化方法,同時(shí)優(yōu)化運(yùn)營(yíng)成本和資源浪費(fèi),并將其應(yīng)用到包簇拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中[3],旨在為大規(guī)模數(shù)據(jù)中心處理提供一種有效的解決方案。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)該算法的性能與多目標(biāo)遺傳算法(MGA)和三種單目標(biāo)算法的性能進(jìn)行了比較,結(jié)果表明該算法比其它算法有更好的效果。

    1 研究基礎(chǔ)

    目前關(guān)于云計(jì)算資源調(diào)度的研究主要有:以提高資源利用率為目標(biāo)的資源分配策略、以降低數(shù)據(jù)中心能耗為目標(biāo)的資源分配策略以及基于經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的資源調(diào)度。文獻(xiàn)[4]通過(guò)監(jiān)控虛擬機(jī)的狀態(tài),當(dāng)虛擬機(jī)負(fù)載減少時(shí)降低處理器的速度來(lái)降低能耗。但提出的策略并沒(méi)有建立能耗減少和應(yīng)用性能的關(guān)系,降低能耗后可能會(huì)對(duì)應(yīng)用性能造成不良的影響。文獻(xiàn)[5]提出兩級(jí)調(diào)度器:元調(diào)度器和虛擬機(jī)調(diào)度器,通過(guò)擴(kuò)展Cloudsim類(lèi)庫(kù)實(shí)現(xiàn)啟發(fā)式調(diào)度算法來(lái)提高云計(jì)算系統(tǒng)的資源利用率。文獻(xiàn)[6]設(shè)計(jì)一個(gè)基于遺傳基因的價(jià)格調(diào)節(jié)算法來(lái)處理市場(chǎng)的供需平衡,但該方法目前只考慮CPU資源,而對(duì)內(nèi)存以及帶寬等資源并沒(méi)有涉及。文獻(xiàn)[7]提出了云計(jì)算中虛擬機(jī)放置的自適應(yīng)管理框架,提出了帶應(yīng)用服務(wù)級(jí)目標(biāo)約束的虛擬機(jī)放置多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法,用于制定框架中的虛擬機(jī)放置策略,但是沒(méi)有考慮能耗問(wèn)題,沒(méi)有將資源控制和能耗控制結(jié)合起來(lái)。

    目前云計(jì)算中虛擬機(jī)放置研究工作雖然取得一定的效果,但是還是存在一些問(wèn)題。第一,大多數(shù)關(guān)于虛擬機(jī)放置的研究都集中在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)上,這樣得到的最優(yōu)放置也只是某一定條件的最優(yōu)解,無(wú)法進(jìn)行各準(zhǔn)則下最優(yōu)放置的相互比較,然而由于云計(jì)算環(huán)境的復(fù)雜性,單從一個(gè)方面的改進(jìn)并不能很好的滿足云資源調(diào)度的要求,許多現(xiàn)實(shí)問(wèn)題需要考慮多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)并進(jìn)行權(quán)衡和折衷。第二,目前大多數(shù)調(diào)度算法的計(jì)算量很大并且缺少普遍性,從而造成用戶的等待時(shí)間太長(zhǎng),用戶滿意度低。本文通過(guò)對(duì)營(yíng)運(yùn)成本和資源浪費(fèi)兩個(gè)目標(biāo)的優(yōu)化,將提出的多目標(biāo)蟻群算法應(yīng)用到包簇的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中并且取得很好的效果。

    1.1 多目標(biāo)進(jìn)化算法

    多目標(biāo)進(jìn)化算法(MOEAs)是一種隨機(jī)優(yōu)化方法,通常是使用基于群體的方法去找到Pareto最優(yōu)解[8]。大多數(shù)現(xiàn)有的MOEAs在選擇的時(shí)候使用的是支配的概念,因此,我們只關(guān)注基于支配的MOEAs這一類(lèi)問(wèn)題?!爸洹备拍畹亩x如下,在不失一般性的情況下,用m個(gè)決策變量參數(shù)和n個(gè)目標(biāo)函數(shù)來(lái)描述多目標(biāo)最小化問(wèn)題。

    所有沒(méi)被其它點(diǎn)支配的點(diǎn)都成為非支配點(diǎn),通常情況下,在解空間中非支配點(diǎn)聚集在一起構(gòu)成了一個(gè)面,并且它們經(jīng)常被認(rèn)為是代表一個(gè)非支配面。根據(jù)定義,在目標(biāo)空間中,非支配面上的點(diǎn)不會(huì)被其它點(diǎn)所代替。因此它們是Pareto最優(yōu)點(diǎn)(它們組成了Pareto最優(yōu)面),相應(yīng)的變量向量被稱為Pareto最優(yōu)解。

    上面的概念還可以通過(guò)擴(kuò)展去找到一個(gè)非支配解集。讓我們假設(shè)一個(gè)解集中有N個(gè)解,每個(gè)解都有M個(gè)目標(biāo)函數(shù)值,在我們接下來(lái)的工作中,使用以下步驟來(lái)找到非支配解集[11]。

    1)初始化i=1

    4)如果解集中的解遍歷完,進(jìn)入到步驟5,否則i加1,進(jìn)入步驟2

    5)所有未標(biāo)記為支配解的都是非支配解

    1.2 包簇分配模型

    云計(jì)算數(shù)據(jù)中心傳統(tǒng)資源管理方法以虛擬機(jī)為中心(VM-Centric)來(lái)設(shè)計(jì)資源分配模型,使用扁平、細(xì)顆粒度的資源分配方式。而這種細(xì)粒度的管理模型會(huì)導(dǎo)致所要解決的計(jì)算問(wèn)題規(guī)模巨大,對(duì)虛擬機(jī)固定的資源分配也不利于資源共享。

    為了突破這些限制,文獻(xiàn)[3]提出一種包簇資源分配框架,通過(guò)分層的抽象模型來(lái)降解問(wèn)題的規(guī)模。其中“包”為虛擬機(jī)或其他包的集合。這是個(gè)遞歸定義,一個(gè)大包可以是許多小包的集合,而這些小包可能是虛擬機(jī)的集合,也可能是更小包的集合。一個(gè)資源共享的虛擬機(jī)組合被模塊化為需求包,而多個(gè)包又進(jìn)一步被抽象稱一個(gè)更高級(jí)別的包,進(jìn)而由虛擬機(jī)與包構(gòu)成一個(gè)層次化組織構(gòu)架?!按亍睘閿?shù)據(jù)中心拓?fù)渲形恢孟嘟姆?wù)器或更低級(jí)別的簇的集合,簇所擁有的資源是其組成部分的資源之和。用包和簇來(lái)將虛擬機(jī)-服務(wù)器映射問(wèn)題轉(zhuǎn)換成一系列小得多的包-簇映射問(wèn)題。

    2 云計(jì)算資源的目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建

    2.1 營(yíng)運(yùn)成本

    2.2 資源浪費(fèi)

    在云計(jì)算資源調(diào)度的過(guò)程中,與其它物理資源相比,主要的能源消耗是CPU和內(nèi)存,因此在本文中,在提出的包簇映射算法中我們只關(guān)注CPU和內(nèi)存這兩種資源,并且如果需要,該算法也可以通過(guò)擴(kuò)展去支持其它資源優(yōu)化。由于每個(gè)簇(服務(wù)器)上的剩余資源可能會(huì)因?yàn)椴煌陌赜成洳呗远煌?。因此,為了充分利用多維資源,下面的公式用于計(jì)算調(diào)度過(guò)程中資源浪費(fèi)的潛在成本。

    其中約束如下:

    3 多目標(biāo)蟻群算法描述

    蟻群優(yōu)化算法是一個(gè)用于解決組合優(yōu)化的分布式算法。該算法通過(guò)模擬螞蟻的覓食過(guò)程完成調(diào)度。首先,螞蟻隨機(jī)選擇一條路徑,當(dāng)這個(gè)螞蟻達(dá)到預(yù)期目標(biāo)時(shí),它們計(jì)算這條路徑的適應(yīng)度,螞蟻根據(jù)適應(yīng)度在路徑上設(shè)置信息素。最后,為了將螞蟻集中到高適應(yīng)度的路徑上,并盡可能快的找到最優(yōu)解,需要進(jìn)行信息素更新和行為選擇。

    3.1 信息素定義

    3.2 行為選擇的轉(zhuǎn)移概率

    3.3 適應(yīng)度函數(shù)

    當(dāng)一個(gè)螞蟻經(jīng)過(guò)所有的簇后就形成了一條路徑,這條路徑就是問(wèn)題的可行解。為了確保解的質(zhì)量,避免陷入局部最優(yōu)狀態(tài),而是盡可能保證或得到的解釋全局最優(yōu)解,因此使用一個(gè)適應(yīng)度函數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)解的優(yōu)劣性。在優(yōu)化模型問(wèn)題的基礎(chǔ)上,需要對(duì)適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行定義。根據(jù)文中的調(diào)度優(yōu)化模型,其中給出了兩個(gè)調(diào)度目標(biāo)并將成本最小化。因此公式8的適應(yīng)度函數(shù)也就是評(píng)價(jià)函數(shù)。

    3.4 信息素更新

    如果路徑的適應(yīng)性很高,那么此路徑的信息素就應(yīng)該加強(qiáng),從而讓更多的螞蟻找到這條路徑。因此,有必要更新路徑上每個(gè)點(diǎn)的信息素,更新規(guī)則如公式:

    其中Q是一個(gè)常數(shù),它的值被取為100。F(x)和B(x)的值越小,信息素的增量就越大。好的解會(huì)被信息素的更新而,同時(shí)差的解也會(huì)被信息素的更新而減弱。經(jīng)過(guò)幾次迭代后,越來(lái)越多的螞蟻將趨向于最佳路徑。信息素蒸發(fā)因子是用來(lái)防止獲得到解只能達(dá)到局部最優(yōu)。

    3.5 算法流程

    1)初始化包簇信息素、迭代系數(shù)、確定各個(gè)子目標(biāo)函數(shù)權(quán)重。

    2)螞蟻開(kāi)始循環(huán),k++

    3)隨機(jī)散布若干只螞蟻并建立搜索空間

    4)計(jì)算每只螞蟻移動(dòng)到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的概率,螞蟻根據(jù)計(jì)算結(jié)果移動(dòng)到相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)上

    5)當(dāng)螞蟻移動(dòng)到新節(jié)點(diǎn)后,更新其經(jīng)過(guò)路徑的信息素,并對(duì)禁忌表進(jìn)行相應(yīng)的修改

    6)重復(fù)執(zhí)行3)~5),直到整個(gè)蟻群中的每個(gè)個(gè)體均找到一個(gè)可行路徑為止

    7)根據(jù)云計(jì)算資源調(diào)度問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)對(duì)所有可行路徑進(jìn)行評(píng)價(jià),并選擇當(dāng)前最優(yōu)路徑

    8)對(duì)所有路徑上的信息素進(jìn)行全局更新操作

    9)迭代次數(shù)增加,如果迭代次數(shù)達(dá)到最大迭代次數(shù),則停止搜索,得到云計(jì)算資源調(diào)度問(wèn)題的最優(yōu)解

    3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    為了驗(yàn)證本文所設(shè)計(jì)的蟻群優(yōu)化算法的可行和有效性,本文采用 Cloudsim[12]平臺(tái)來(lái)進(jìn)行仿真,我們模擬了一個(gè)數(shù)據(jù)中心,它里面具有不同數(shù)量的異構(gòu)服務(wù)器,每個(gè)服務(wù)器的處理器:1000、2000、3000 MIPS,內(nèi)存:1T,RAM:8 GB。每個(gè)虛擬機(jī)對(duì)資源的要求為內(nèi)存:1 GB,RAM:128 GB,CPU:250、500、750或1000 MIPS。在基于包簇的框架下,我們先對(duì)虛擬機(jī)逐層劃分包結(jié)構(gòu),直到底層的虛擬機(jī);同樣的,也對(duì)服務(wù)器劃分簇機(jī)構(gòu)。我們用不同的參數(shù)對(duì)相同的輸入進(jìn)行多次測(cè)試,從而找到問(wèn)題的最優(yōu)參數(shù)。我們將α,β,ρ,迭代次數(shù),螞蟻個(gè)數(shù)分別設(shè)置為1,2,0.5,10,5。遺傳算法的迭代次數(shù)也設(shè)置為10,種群的規(guī)模為200,Pareto分?jǐn)?shù)為0.7,遷移時(shí)間間隔為20,遷移率為0.2。

    我們使用降序首次適應(yīng)算法(FFD)、動(dòng)態(tài)電壓調(diào)整(DVFS)、邏輯回歸(LR)、蟻群算法(ACO)和遺傳算法(GA)這五種算法分別測(cè)量了包簇映射的營(yíng)運(yùn)成本和資源浪費(fèi)量。FFD算法是一種單目標(biāo)算法,在該算法中,虛擬機(jī)根據(jù)請(qǐng)求的利用率進(jìn)行排序,并將其放入到第一個(gè)具有足夠資源的物理機(jī)中。DVFS是一種電功率管理技術(shù),它通過(guò)切割設(shè)備的頻率來(lái)最小化設(shè)備的能耗。從而使設(shè)備的性能保持穩(wěn)定。在Cloudsim中,DVFS被用在一個(gè)功率感知數(shù)據(jù)中心,其中虛擬機(jī)被分配給第一個(gè)具有足夠資源的服務(wù)器。LR方法通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)子集進(jìn)行回歸擬合來(lái)建立一個(gè)評(píng)估原始數(shù)據(jù)的曲線。為了通過(guò)另一種方法來(lái)評(píng)估我們的ACO多目標(biāo)方法,我們?cè)诰哂邢嗤繕?biāo)函數(shù)的Matlab Optimization工具箱中使用了GA。模擬結(jié)果的數(shù)值如表2所示,在這個(gè)表中,我們使用了不同數(shù)量的簇,多個(gè)包以及不同數(shù)量的任務(wù)。在運(yùn)營(yíng)成本、資源浪費(fèi)率等方面,使用不同的虛擬機(jī)放置算法進(jìn)行比較。

    表1 基于包簇映射結(jié)果的比較

    Tab.1 Comparison of results based on package cluster mapping

    圖1表示的是不同的算法在運(yùn)營(yíng)成本上的比較。由結(jié)果可知,F(xiàn)FD算法產(chǎn)生的成本最大,原因是虛擬機(jī)映射到第一個(gè)可用的服務(wù)器的排序機(jī)制沒(méi)有考慮到其它服務(wù)器中可用的資源。圖2中表示的是不同的算法在資源浪費(fèi)上的比較。MACO算法嘗試使用所有可用的簇來(lái)映射所有的包。結(jié)果表明,在所有的目標(biāo)中MACO可以找到比MGA更好的解決方案。在30個(gè)簇、40個(gè)包、50個(gè)任務(wù)中,我們可得到FFD、DVFS、LR、MACO和MGA這四個(gè)算法的資源浪費(fèi)率分別為40%、1.67%、3.33%、0%、21.66% 。在使用FFD的25個(gè)簇中,有40%的資源沒(méi)有被利用,而對(duì)于使用MACO的12個(gè)簇中,所有的可用資源完全被利用。

    圖1 營(yíng)運(yùn)成本比較

    圖2 資源浪費(fèi)比較

    4 結(jié)語(yǔ)

    針對(duì)云計(jì)算環(huán)境的復(fù)雜性,特別是云資源動(dòng)態(tài)變化的不確定性,本文提出一種多目標(biāo)集成的蟻群算法,算法從營(yíng)運(yùn)成本和資源浪費(fèi)兩個(gè)目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)與單目標(biāo)和多目標(biāo)算法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠在使?fàn)I運(yùn)成本低、資源浪費(fèi)少的情況下有效地進(jìn)行資源調(diào)度,是一種可行的、有效的資源調(diào)度算法。下一步的工作是結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)一步優(yōu)化。

    [1] Randles M, Lamb D, Odat E, et al. Distributed redundancy and robustness in complex systems[J]. Journal of Computer & System Sciences, 2011, 77(2): 293-304.

    [2] 盧浩洋, 陳世平. 基于包簇映射的云計(jì)算資源分配框架[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用, 2016, 36(10): 2704-2709.

    [3] Laszewski G V, Wang L, Younge A J, et al. Power-aware scheduling of virtual machines in DVFS-enabled clusters[C]// IEEE International Conference on CLUSTER Computing and Workshops. IEEE, 2009: 1-10.

    [4] Jeyarani R, Ram R V, Nagaveni N. Design and Implementation of an Efficient Two-Level Scheduler for Cloud Computing Environment[C]// Ieee/acm International Conference on Cluster, Cloud and Grid Computing. IEEE, 2010:585-586.

    [5] You X, Xu X, Wan J, et al. RAS-M: Resource Allocation Strategy Based on Market Mechanism in Cloud Computing[M]. IEEE Computer Society, 2009.

    [6] Buyya R, Beloglazov A, Abawajy J. Energy-Efficient Management of Data Center Resources for Cloud Computing: A Vision, Architectural Elements, and Open Challenges[J]. Eprint Arxiv, 2010, 12(4): 6-17.

    [7] Ikeda M, Barolli L, Koyama A, et al. Performance evaluation of an intelligent CAC and routing framework for multimedia applications in broadband networks[J]. Journal of Computer & System Sciences, 2006, 72(7): 1183-1200.

    [8] Deb K, Miettinen K. Multiobjective Optimization: Interactive and Evolutionary Approaches[M]. Springer-Verlag, 2008.

    [9] K. Deb, Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms, Wiley, 2001.

    [10] Deb K.Multi-objective genetic algorithms: problem difficultiesand construction of test problems.[J]. Evolutionary Computation, 2014, 7(3): 205-230.

    [11] Calheiros R N, Ranjan R, De Rose C A F, et al. CloudSim: A Novel Framework for Modeling and Simulation of Cloud Computing Infrastructures and Services[J]. Computer Science, 2009.

    [12] 師雪霖, 徐恪. 云虛擬機(jī)資源分配的效用最大化模[J]. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào), 2013, 36(2): 252-262.

    [13] 錢(qián)瓊芬, 李春林, 張小慶, 等. 云數(shù)據(jù)中心虛擬資源管理研究綜述[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究, 2012, 29(7): 2411-2415.

    [14] 李強(qiáng), 郝沁汾, 肖利民, 等. 云計(jì)算中虛擬機(jī)放置的自適應(yīng)管理與多目標(biāo)優(yōu)化[J]. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào), 2011, 34(12): 2253- 2264.

    Multi-object ant Colony Resource Allocation Algorithm Based on Package Cluster Mapping in Coud Computing

    DING Shun1, CHEN Shi-ping2

    (1. School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China; 2. Network and Information Center Office, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China)

    In the cloud computing environment, virtual machine placement is the process of mapping a virtual machine to a physical machine. An optimal placement strategy is very important for improving computational efficiency and resource utilization. In this paper, the problem of virtual machine placement in cloud computing environment is described as a multi-objective combinatorial optimization problem. A multi-objective ant colony optimization method is proposed, which optimizes the operation cost and resource waste at the same time and applies it to the cluster topology. Effectively get a set of non-dominated solutions while minimizing the total waste of resources and operating costs. The experiment compares the algorithm with the existing multi-objective genetic algorithm (MGA) and three single-objective algorithms. The results show that the proposed algorithm can achieve better results than other algorithms and achieve the compromise between the two objectives.

    Cloud computing; Multi-objective optimization; Non-dominated solutions; Ant colony algorithm

    本研究獲得國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61472256、61170277); 上海市一流學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目( S1201YLXK);上海理工大學(xué)科技發(fā)展基金(16KJFZ035、2017KJFZ033); 滬江基金(A14006)等資助。

    丁順,碩士,主要研究領(lǐng)域:計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算;陳世平,教授,主要研究領(lǐng)域:計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、分布式計(jì)算、云計(jì)算。

    TP3

    A

    10.3969/j.issn.1003-6970.2018.11.001

    丁順,陳世平. 云計(jì)算中基于包簇映射的多目標(biāo)蟻群資源分配算法[J]. 軟件,2018,39(11):01-06

    猜你喜歡
    資源分配支配螞蟻
    被貧窮生活支配的恐懼
    意林(2021年9期)2021-05-28 20:26:14
    新研究揭示新冠疫情對(duì)資源分配的影響 精讀
    跟蹤導(dǎo)練(四)4
    一種基于價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)的D2D通信資源分配算法
    我們會(huì)“隱身”讓螞蟻來(lái)保護(hù)自己
    螞蟻
    基于決策空間變換最近鄰方法的Pareto支配性預(yù)測(cè)
    隨心支配的清邁美食探店記
    Coco薇(2016年8期)2016-10-09 00:02:56
    螞蟻找吃的等
    OFDMA系統(tǒng)中容量最大化的資源分配算法
    一区在线观看完整版| 日韩三级视频一区二区三区| 久久精品成人免费网站| 色综合欧美亚洲国产小说| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 一区二区三区激情视频| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 视频在线观看一区二区三区| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 国产亚洲精品一区二区www | 视频在线观看一区二区三区| svipshipincom国产片| 一本综合久久免费| av天堂在线播放| 亚洲精品美女久久av网站| 天天操日日干夜夜撸| 免费不卡黄色视频| 91九色精品人成在线观看| 18禁观看日本| 国产成人精品在线电影| 国产区一区二久久| cao死你这个sao货| 国产精品 欧美亚洲| 国产精品乱码一区二三区的特点 | 亚洲精品国产区一区二| 亚洲,欧美精品.| 中国美女看黄片| 成人三级做爰电影| 亚洲一区中文字幕在线| 精品视频人人做人人爽| 久久精品91无色码中文字幕| 美女扒开内裤让男人捅视频| 在线观看66精品国产| 国产在线观看jvid| 国产精品久久久久久人妻精品电影| 777米奇影视久久| 不卡av一区二区三区| 国产亚洲精品第一综合不卡| 久久中文字幕一级| av网站在线播放免费| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 久久中文字幕人妻熟女| 老司机福利观看| 国产免费男女视频| 欧美在线黄色| 中亚洲国语对白在线视频| 久久久国产一区二区| 欧美精品啪啪一区二区三区| 一级a爱片免费观看的视频| 免费观看人在逋| 国产区一区二久久| 757午夜福利合集在线观看| 天天影视国产精品| 久久久久久久久久久久大奶| 欧美大码av| 国产精品亚洲一级av第二区| 亚洲精品美女久久av网站| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 大片电影免费在线观看免费| 成人18禁在线播放| 日本精品一区二区三区蜜桃| 国产一区二区三区综合在线观看| 精品国产乱码久久久久久男人| 国产成人精品无人区| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 国产色视频综合| av片东京热男人的天堂| 多毛熟女@视频| 人人澡人人妻人| 亚洲欧美一区二区三区久久| 国产精品一区二区精品视频观看| 亚洲全国av大片| 日韩欧美一区视频在线观看| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 久久亚洲真实| 满18在线观看网站| 51午夜福利影视在线观看| 久久中文字幕人妻熟女| bbb黄色大片| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | 色综合欧美亚洲国产小说| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 黑人猛操日本美女一级片| 国产男女内射视频| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 亚洲午夜理论影院| 变态另类成人亚洲欧美熟女 | 亚洲成人手机| 欧美不卡视频在线免费观看 | 香蕉久久夜色| 国产亚洲一区二区精品| 午夜影院日韩av| 亚洲久久久国产精品| 久久久久久久久久久久大奶| 亚洲一区高清亚洲精品| 色老头精品视频在线观看| 两个人免费观看高清视频| 色精品久久人妻99蜜桃| 一级毛片女人18水好多| 国产99久久九九免费精品| 飞空精品影院首页| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 亚洲国产毛片av蜜桃av| 在线观看午夜福利视频| 国产成人免费无遮挡视频| 久久久久久久国产电影| 免费高清在线观看日韩| 亚洲综合色网址| 9热在线视频观看99| av视频免费观看在线观看| 嫁个100分男人电影在线观看| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 十八禁高潮呻吟视频| 中文字幕人妻丝袜制服| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 妹子高潮喷水视频| 午夜福利在线免费观看网站| 成熟少妇高潮喷水视频| 妹子高潮喷水视频| 国产伦人伦偷精品视频| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 在线观看www视频免费| 国产精品九九99| e午夜精品久久久久久久| 欧美精品啪啪一区二区三区| 亚洲视频免费观看视频| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 天天影视国产精品| 超色免费av| 黑人欧美特级aaaaaa片| 欧美精品亚洲一区二区| 欧美日韩黄片免| 丰满迷人的少妇在线观看| 九色亚洲精品在线播放| 精品久久久久久,| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 三级毛片av免费| 免费观看精品视频网站| 国产亚洲精品久久久久久毛片 | av福利片在线| 亚洲国产欧美网| 免费看a级黄色片| 国产精品九九99| 国产黄色免费在线视频| 一区在线观看完整版| 777米奇影视久久| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 在线观看www视频免费| 在线观看免费视频网站a站| 国产一区二区激情短视频| 视频在线观看一区二区三区| 久久精品国产99精品国产亚洲性色 | 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 国产精品久久久久久精品古装| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 日韩视频一区二区在线观看| 国产精品偷伦视频观看了| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 国产av又大| 99久久99久久久精品蜜桃| av欧美777| 亚洲五月婷婷丁香| 中文字幕精品免费在线观看视频| 1024香蕉在线观看| 久久精品国产99精品国产亚洲性色 | 麻豆国产av国片精品| 久久国产亚洲av麻豆专区| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 香蕉国产在线看| 香蕉久久夜色| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 在线国产一区二区在线| 精品国产美女av久久久久小说| 国产熟女午夜一区二区三区| 欧美精品啪啪一区二区三区| 成人免费观看视频高清| 国产片内射在线| 一进一出抽搐gif免费好疼 | 正在播放国产对白刺激| 日韩成人在线观看一区二区三区| 免费观看a级毛片全部| 又黄又粗又硬又大视频| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 久久久国产成人精品二区 | 欧美黄色片欧美黄色片| 777米奇影视久久| 国产精品久久久久久精品古装| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 最近最新中文字幕大全电影3 | 69精品国产乱码久久久| 成年版毛片免费区| 国产av精品麻豆| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 免费人成视频x8x8入口观看| 久久久久久久久免费视频了| 国产精品综合久久久久久久免费 | 亚洲国产看品久久| 午夜老司机福利片| 一级毛片高清免费大全| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 国产成人av激情在线播放| 中文字幕精品免费在线观看视频| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 久久中文字幕人妻熟女| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 老司机影院毛片| 美女 人体艺术 gogo| 亚洲午夜理论影院| 男人舔女人的私密视频| 91精品三级在线观看| 这个男人来自地球电影免费观看| 国产精品 欧美亚洲| 黄色成人免费大全| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 高清黄色对白视频在线免费看| 久热这里只有精品99| 午夜福利在线观看吧| 久久午夜综合久久蜜桃| 亚洲伊人色综图| 一边摸一边抽搐一进一小说 | 久久亚洲真实| 欧美人与性动交α欧美软件| 色94色欧美一区二区| 成人18禁在线播放| 99re在线观看精品视频| 99香蕉大伊视频| 成年版毛片免费区| 久久人妻熟女aⅴ| xxxhd国产人妻xxx| 国产高清激情床上av| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 在线观看66精品国产| 国产精品av久久久久免费| 久久国产精品人妻蜜桃| 久热这里只有精品99| x7x7x7水蜜桃| 激情视频va一区二区三区| 欧美日韩乱码在线| 色综合婷婷激情| 久久中文看片网| 久久久久视频综合| 国产深夜福利视频在线观看| 超色免费av| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 日本黄色日本黄色录像| 黄片播放在线免费| 欧美在线黄色| 久久精品国产99精品国产亚洲性色 | 无人区码免费观看不卡| 亚洲精品国产区一区二| 男人的好看免费观看在线视频 | 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 99精品久久久久人妻精品| 水蜜桃什么品种好| 亚洲av第一区精品v没综合| 看片在线看免费视频| 另类亚洲欧美激情| 大片电影免费在线观看免费| 亚洲欧美色中文字幕在线| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 久久中文字幕一级| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 女人久久www免费人成看片| 久久午夜综合久久蜜桃| 另类亚洲欧美激情| 色尼玛亚洲综合影院| 精品久久久久久,| 99热国产这里只有精品6| 中文亚洲av片在线观看爽 | 激情视频va一区二区三区| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | 精品一区二区三卡| 老司机午夜福利在线观看视频| 久久久久久人人人人人| 一区在线观看完整版| 亚洲五月色婷婷综合| 久久人妻熟女aⅴ| 男男h啪啪无遮挡| 日韩欧美三级三区| 亚洲精品国产色婷婷电影| 久久国产乱子伦精品免费另类| 一级作爱视频免费观看| 老司机靠b影院| 日韩大码丰满熟妇| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 亚洲av日韩在线播放| 看黄色毛片网站| 深夜精品福利| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 久久久国产欧美日韩av| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 一进一出抽搐gif免费好疼 | 热re99久久国产66热| 国产精品二区激情视频| 国产精品欧美亚洲77777| 国产在线观看jvid| 久久久久国产一级毛片高清牌| 大型黄色视频在线免费观看| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 久久久久久免费高清国产稀缺| a级毛片在线看网站| 免费日韩欧美在线观看| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 高清视频免费观看一区二区| 国产成人av激情在线播放| 丰满的人妻完整版| 色尼玛亚洲综合影院| 精品一区二区三卡| 美女扒开内裤让男人捅视频| 国产蜜桃级精品一区二区三区 | 久久久国产欧美日韩av| 久久亚洲真实| 一进一出抽搐动态| 欧美乱妇无乱码| 最近最新中文字幕大全电影3 | 国产精品.久久久| 精品免费久久久久久久清纯 | 变态另类成人亚洲欧美熟女 | 国产成人精品久久二区二区免费| videos熟女内射| 国产精品 国内视频| 亚洲精品av麻豆狂野| 一级a爱片免费观看的视频| 欧美乱妇无乱码| 成人永久免费在线观看视频| 国产91精品成人一区二区三区| 一进一出抽搐动态| 下体分泌物呈黄色| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 狂野欧美激情性xxxx| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 啦啦啦 在线观看视频| 中文字幕最新亚洲高清| 18禁国产床啪视频网站| 最近最新中文字幕大全电影3 | 午夜成年电影在线免费观看| 日韩欧美一区二区三区在线观看 | 亚洲美女黄片视频| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 男女午夜视频在线观看| 最新在线观看一区二区三区| 亚洲国产精品sss在线观看 | 我的亚洲天堂| 黄色视频不卡| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 一本一本久久a久久精品综合妖精| √禁漫天堂资源中文www| 99re在线观看精品视频| 欧美中文综合在线视频| 少妇被粗大的猛进出69影院| 国产人伦9x9x在线观看| 男女床上黄色一级片免费看| 国产激情欧美一区二区| 国产三级黄色录像| 午夜91福利影院| 黄色视频,在线免费观看| 亚洲av成人一区二区三| 欧美日韩乱码在线| 狠狠狠狠99中文字幕| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 国产男女超爽视频在线观看| 搡老熟女国产l中国老女人| 日韩视频一区二区在线观看| 高清欧美精品videossex| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 亚洲av片天天在线观看| 国产精品自产拍在线观看55亚洲 | 午夜福利在线观看吧| 亚洲专区国产一区二区| 超色免费av| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 久久精品亚洲av国产电影网| 中文亚洲av片在线观看爽 | 婷婷精品国产亚洲av在线 | 午夜福利一区二区在线看| svipshipincom国产片| 日韩欧美一区二区三区在线观看 | 国产淫语在线视频| 国产高清国产精品国产三级| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 亚洲在线自拍视频| 五月开心婷婷网| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 女人久久www免费人成看片| 一级毛片女人18水好多| 国产成人精品在线电影| 国产精品一区二区免费欧美| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 老司机在亚洲福利影院| 免费在线观看完整版高清| 黄色片一级片一级黄色片| 天天躁日日躁夜夜躁夜夜| 欧美午夜高清在线| 极品人妻少妇av视频| 精品国产亚洲在线| 天天操日日干夜夜撸| 精品卡一卡二卡四卡免费| 人妻一区二区av| 亚洲综合色网址| 亚洲伊人色综图| 国产av又大| 国产精品1区2区在线观看. | 麻豆国产av国片精品| av免费在线观看网站| 日韩欧美免费精品| 亚洲精品久久午夜乱码| 国产免费av片在线观看野外av| 久久久久视频综合| ponron亚洲| 国产成人av教育| 日本五十路高清| 首页视频小说图片口味搜索| 久热这里只有精品99| 最近最新中文字幕大全电影3 | 在线十欧美十亚洲十日本专区| 国产日韩欧美亚洲二区| 国产国语露脸激情在线看| 1024视频免费在线观看| 在线国产一区二区在线| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 国产亚洲欧美精品永久| 国产精品影院久久| 男人操女人黄网站| 国产精品一区二区精品视频观看| 午夜亚洲福利在线播放| 美女福利国产在线| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 多毛熟女@视频| 国产在线观看jvid| 夜夜夜夜夜久久久久| 亚洲全国av大片| 中文欧美无线码| 手机成人av网站| 日韩欧美免费精品| 国产精品国产高清国产av | 97人妻天天添夜夜摸| 欧美日韩成人在线一区二区| 久热爱精品视频在线9| 欧美日本中文国产一区发布| 国产精品久久电影中文字幕 | 国产亚洲欧美在线一区二区| 搡老乐熟女国产| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 又黄又爽又免费观看的视频| 天天操日日干夜夜撸| 天堂俺去俺来也www色官网| 99精品久久久久人妻精品| 新久久久久国产一级毛片| 精品欧美一区二区三区在线| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 国产成人精品久久二区二区免费| 最近最新中文字幕大全免费视频| 国产精品亚洲一级av第二区| 99久久国产精品久久久| 国产一区有黄有色的免费视频| 国产精品久久电影中文字幕 | 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 另类亚洲欧美激情| 91精品国产国语对白视频| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 午夜精品在线福利| 色在线成人网| 国产精品一区二区在线不卡| 午夜福利免费观看在线| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 午夜精品在线福利| 亚洲成人免费av在线播放| 高清在线国产一区| 女性生殖器流出的白浆| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 成人手机av| 日本五十路高清| 多毛熟女@视频| 日本黄色日本黄色录像| 不卡av一区二区三区| 超色免费av| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| www.精华液| 捣出白浆h1v1| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 麻豆av在线久日| 午夜视频精品福利| 成人三级做爰电影| 捣出白浆h1v1| 亚洲国产精品合色在线| 麻豆国产av国片精品| 日韩成人在线观看一区二区三区| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 国产精品.久久久| 国产精品国产高清国产av | 国产一区有黄有色的免费视频| 久久午夜综合久久蜜桃| 大陆偷拍与自拍| 亚洲五月色婷婷综合| 热99re8久久精品国产| 日韩精品免费视频一区二区三区| 黄色a级毛片大全视频| 国产有黄有色有爽视频| 久久久精品区二区三区| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 久久天堂一区二区三区四区| 9191精品国产免费久久| 1024视频免费在线观看| 超碰97精品在线观看| 麻豆国产av国片精品| 999久久久国产精品视频| 老司机午夜福利在线观看视频| 精品人妻在线不人妻| 多毛熟女@视频| 一进一出好大好爽视频| 9191精品国产免费久久| 国产成人影院久久av| 国产精品影院久久| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 久久久国产精品麻豆| 国产精品一区二区精品视频观看| 国产成人av教育| 午夜福利一区二区在线看| 美女福利国产在线| 母亲3免费完整高清在线观看| 欧美日韩亚洲高清精品| 亚洲综合色网址| 日韩三级视频一区二区三区| 老司机亚洲免费影院| tocl精华| 国产又色又爽无遮挡免费看| 日日夜夜操网爽| 精品福利永久在线观看| 久久人人97超碰香蕉20202| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 国产三级黄色录像| 一二三四在线观看免费中文在| 午夜福利乱码中文字幕| 啦啦啦在线免费观看视频4| 精品福利永久在线观看| 国产深夜福利视频在线观看| 久久ye,这里只有精品| 大陆偷拍与自拍| 一区二区三区激情视频| 大码成人一级视频| 天堂√8在线中文| 曰老女人黄片| 日本wwww免费看| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 在线观看舔阴道视频| 18在线观看网站| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 国产精品自产拍在线观看55亚洲 | e午夜精品久久久久久久| 午夜福利,免费看| 热99国产精品久久久久久7| 69精品国产乱码久久久| 一区二区日韩欧美中文字幕| netflix在线观看网站| 丝袜人妻中文字幕| tube8黄色片| 脱女人内裤的视频| 中文字幕人妻丝袜制服| 12—13女人毛片做爰片一| 大片电影免费在线观看免费| 国产免费现黄频在线看| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 免费不卡黄色视频| 91精品三级在线观看| 下体分泌物呈黄色| aaaaa片日本免费| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 久久久久国产精品人妻aⅴ院 | 国产主播在线观看一区二区| netflix在线观看网站| 国产色视频综合| 久久狼人影院| 亚洲午夜理论影院| 成年人黄色毛片网站| avwww免费| 丝袜美足系列| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 免费黄频网站在线观看国产| av国产精品久久久久影院| 日韩人妻精品一区2区三区| 国产亚洲精品第一综合不卡| 久久青草综合色| 午夜福利在线观看吧| 免费黄频网站在线观看国产| 国精品久久久久久国模美| 在线观看午夜福利视频| 欧美精品高潮呻吟av久久| 亚洲 欧美一区二区三区| 一级片免费观看大全| 久久久国产欧美日韩av| 中文字幕av电影在线播放| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 亚洲人成电影观看| 亚洲国产精品sss在线观看 | a级毛片黄视频| 日本vs欧美在线观看视频| 黄片小视频在线播放| 手机成人av网站| 国产97色在线日韩免费| 大香蕉久久网|