Abstract-Virtual maskin placering (VMP) och energieffektivitet är viktiga ämnen i cloud computing forskning. I detta papper, evolutionära datorer tillämpas på VMP för att minimera antalet aktiva fysiska servrar, för att schemalägga underutnyttjade servrar för att spara energi. Inspirerad av den lovande prestandan hos myrkolonisystemet (ACS) algoritm för kombinatoriska problem, utvecklas en ACS-baserad metod för att uppnå VMP-målet. Tillsammans med orderutbyte och migrering (OEM) lokala söktekniker kallas den resulterande algoritmen OEMACS. Det minimerar effektivt antalet aktiva servrar som används för tilldelning av virtuella maskiner ur ett globalt optimeringsperspektiv genom en ny strategi för feromondeposition som vägleder de konstgjorda myrorna mot lovande lösningar som gruppkandidater av virtuella maskiner tillsammans. OEMACS tillämpas på en mängd olika VMP-problem med olika VM-storlekar i molnmiljöer av homogena och heterogena servrar. Resultaten visar att OEMACS i allmänhet överträffar konventionella heuristiska och andra evolutionsbaserade metoder, särskilt på VMP med flaskhals resursegenskaper, och erbjuder betydande besparingar av energi och effektivare användning av olika resurser. Index Terms-Ant koloni system (ACS), cloud computing, virtuell maskin placering (VMP).
Inspirerad av den lovande prestanda myrkolonisystemet (ACS) algoritm för kombinatoriska problem, är en ACS-baserad metod utvecklas för att uppnå VMP mål REF.
An Energy Efficient Ant Colony System for Virtual Machine Placement in Cloud Computing
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}