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摘要
针对云计算虚拟机调度中存在的资源分配不均衡,蝙蝠算法收敛速度慢、寻优精度不高等缺点,提出了一种基于K-means和蝙蝠算法的云计算虚拟机调度算法.利用K-means聚类对蝙蝠种群数据进行初始化,提高初始样本数据解的质量;利用Powell局部搜索算法对当前最优解进行局部搜索,提高收敛速度和精度;利用改进蝙蝠算法对虚拟机进行分配时,充分利用物理机上的资源,达到了最优化目标.仿真实验表明,在虚拟机调度中,本文改进的调度算法与K-means均值调度算法相比,在物量节点的数量降低了12%左右,在系统资源综合利用率上平均提高了11%左右.
- 出版日期2017
- 单位华南理工大学; 华北科技学院
