Sammanfattning av denna webbsida: Cloud computing erbjuder olika tjänster. Många molndatacenter används för att tillhandahålla dessa tjänster till användarna i hela världen. Ett moln datacenter är ett hus av fysiska maskiner (PM). Miljontals virtuella maskiner (VM) används för att minimera utnyttjandet av PM. Det finns en risk för obalanserade nät på grund av den snabba tillväxten av Internettjänster. Det krävs en intelligent mekanism för att effektivt balansera nätet. Flera tekniker används för att lösa de ovannämnda frågorna optimalt. VM-placering är en stor utmaning för molntjänstleverantörer att uppfylla användarkraven. I detta papper, en förbättrad avgift baserad multi-objektive grå varg optimering (LMOGWO) algoritm föreslås för att lösa problemet VM placering effektivt. Ett arkiv används för att lagra och hämta äkta Pareto front. En rutnätsmekanism används för att förbättra de icke-dominerade virtuella maskinerna i arkivet. En mekanism används också för att underhålla ett arkiv. Den föreslagna algoritmen efterliknar ledarskapet och jaktbeteendet hos grå vargar (GWs) i multi-objektivt sökutrymme. Den föreslagna algoritmen testades på nio välkända bi-objektiva och tre-objektiva referensfunktioner för att kontrollera kompatibiliteten hos det utförda arbetet. LMOGWO jämfördes sedan med enkel multi-objektiv grå vargoptimering (MOGWO) och multi-objektiv partikelsvärmoptimering (MOPSO). Två scenarier övervägdes för simuleringar för att kontrollera den föreslagna algoritmens anpassningsförmåga. Den föreslagna LMOGWO överträffade MOGWO och MOPSO för University of Florida 1 (UF1), UF5, UF7 och UF8 för scenario 1. Mogwo och MOPSO presterade dock bättre än LMOGWO för UF2. För scenario 2 överträffade LMOGWO de två andra algoritmerna för UF5, UF8 och UF9. Mogwo presterade dock bra för UF2 och UF4. Resultaten av MOPSO var också bättre än den föreslagna algoritmen för UF4. Dessutom minimerades användningen av PM (%) med 30 % med LMOGWO, 11 % med MOGWO och 10 % med MOPSO.
I sitt arbete REF, författarna modifierade Grey Wolf Optimization algoritm för server konsolidering, namngivna som avgift baserad multi-objektive grå varg optimering (LMOGWO) algoritm.
An Enhanced Multi-Objective Gray Wolf Optimization for Virtual Machine Placement in Cloud Data Centers
{'venue': None, 'journal': 'Electronics', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}