I datacenter företag, molntjänster kan värd flera typer av heterogena virtuella maskiner (VM) och ge många funktioner, inklusive flexibilitet, säkerhet, stöd och ännu bättre underhåll än traditionella centra. Vissa frågor måste dock beaktas, såsom optimering av energianvändning, utnyttjande av resurser, minskning av tidsåtgång och optimering av virtuell maskinplacering. Därför föreslår detta dokument en alternativ multiobjektiv optimering (MOP) metod som kombinerar salp svärmen och sinus-kosina algoritmer (MOS-SASCA) för att bestämma en lämplig lösning för virtuell maskin placering (VMP). Målen för den föreslagna MOSSASCA är att maximera medeltiden innan en värdavstängning (MTBHS), att minska strömförbrukningen och att minimera överträdelser av servicenivåavtal (SLAVs). Den föreslagna metoden förbättrar salp svärmen och sinus-kosina algoritmer med hjälp av en MOP-teknik. SCA arbetar genom att använda en lokal sökstrategi för att förbättra den traditionella SSA:s prestanda genom att undvika att fastna i en lokal optimal lösning och genom att öka konvergenshastigheten. För att utvärdera kvaliteten på MOSSASCA utför vi en serie experiment med olika antal virtuella maskiner och fysiska maskiner. Resultaten av MOSSASCA jämförs med välkända metoder, inklusive icke-dominerad sorteringsgenetisk algoritm (NSGA-II), multiobjektiv partikelsvärmoptimering (MOPSO), en multiobjektiv evolutional algoritm med nedbrytning (MOEAD) och en multiobjektiv sine-kosinalgoritm (MOSCA). Resultaten visar att MOSSASCA överträffar de metoder som jämförs när det gäller att lösa MOP-problem och uppnå de tre målen. Jämfört med de andra metoderna uppvisar MOSSASCA en bättre förmåga att minska strömförbrukningen och SLAVs samtidigt som MTBHS ökar. De största skillnaderna i effektförbrukning mellan MOSCA, MOPSO, MEEAD och NSGA-II och MOSSASCA är 0,53, 1,31, 1.36 respektive 1,44. Dessutom har MOSSASCA högre MTBHS-värde än MOSCA, MOPSO, MEEAD och NSGA-II med 362. 49, 274,70, 585,73 respektive 672,94, och den föreslagna metoden har lägre SLAV-värden än MOPSO, MOEAD och NSGA-II med 0,41, 0,28 respektive 1,27.
Dessutom föreslogs salp svärm algoritm för att förbättra placeringen av den virtuella maskinen i cloud computing som i REF.
Improved multiobjective salp swarm optimization for virtual machine placement in cloud computing
{'venue': 'Human-centric Computing and Information Sciences', 'journal': 'Human-centric Computing and Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}