ABSTRACT Clouds datacenter står inför det allvarliga problemet att öka energiförbrukningen. Således, problemet med virtuell maskin placering för energibesparing blir en kritisk fråga. Med tanke på olika krav från molnleverantörer och användare, är en många-objektiv virtuell maskin placering modell byggd för att minimera energiförbrukningen och maximera belastningsbalans, resursutnyttjande och robusthet. En energieffektiv KnEA-algoritm föreslås för att ta itu med detta problem. EEKnEA förbättras genom att föreslå en energieffektivt inriktad initialiseringsstrategi för befolkningen baserad på den knäpunktsdrivna evolutionära algoritmen (KnEA), som är en högpresterande algoritm för många objektiva problem. EEKnEA:s föreslagna modell och prestanda utvärderas i jämförelse med KnEA och andra algoritmer. Experimentella resultat visar att den föreslagna modellen är rimlig, och EEKNEA-algoritmen överträffar sina motsvarigheter på denna typ av problem när det gäller energibesparing, belastningsbalans och robusthet. INDEX TERMS Moln, energieffektivitet, virtuell maskinplacering, många-objektiv optimering.
- Ja, det är jag. REF introducerade en EEKnEA (energieffektiv knäpunktsdriven evolutional algoritm) för EnergyEfficient Virtuell Maskinplacering Optimering i en Cloud Computing-miljö.
Energy-Efficient Many-Objective Virtual Machine Placement Optimization in a Cloud Computing Environment
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}