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1. 基于动态调整阈值的虚拟机迁移算法

赵春, 闫连山, 崔允贺, 邢焕来, 冯斌

计算机应用 2017, 37 (9): 2547-2550. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2547

摘要（650）

PDF （639KB）（454）

针对当前数据中心服务器能耗优化和虚拟机迁移时机合理性问题，提出一种基于动态调整阈值（DAT）的虚拟机迁移算法。该算法首先通过统计分析物理机历史负载数据动态地调整虚拟机迁移的阈值门限，然后通过延时触发和预测物理机的负载趋势确定虚拟机迁移时机。最后将该算法应用到实验室搭建的数据中心平台上进行实验验证，结果表明基于DAT的虚拟机迁移算法比静态阈值法关闭的物理机数量更多，云数据中心能耗更低。基于DAT的虚拟机迁移算法能根据物理机的负载变化动态迁移虚拟机，达到提高物理机资源利用率、降低数据中心能耗、提高虚拟机迁移效率的目的。

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2. 基于Spark的蚁群优化算法

王诏远, 王宏杰, 邢焕来, 李天瑞

计算机应用 2015, 35 (10): 2777-2780. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.10.2777

摘要（933）

PDF （721KB）（604）

为应对大数据时代中组合优化问题的求解,基于云计算框架Spark,借助其基于内存、分布式的特定,提出一种并行蚁群优化算法。其思路是通过将蚂蚁构造为弹性分布式数据集,由此给出相应的一系列转换算子,实现了蚂蚁构造解过程的并行化。通过在旅行商问题(TSP)求解的仿真实验结果说明了所提出的并行算法的可行性;并在同等实验环境下对比基于MapReduce的蚁群优化算法,优化速度提升达10倍以上。

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