在云环境中实现负载平衡的多目标方法,集成ACO和WWO技术.
Umesh Kumar Lilhore1, Sarita Simaiya2,3, Yogendra Narayan Prajapati4
1School of Computing Science and Engineering, Galgotias University, Greater Noida, UP, India.
本研究介绍了一种混合优化方法,将水波优化 (WWO) 和群优化 (ACO) 结合起来,以实现高效的云计算资源配置. WWO-ACO方法显著改善了任务安排,降低了成本,降低了能源消耗.
科学领域:
- 云计算 云计算 云计算 云计算
- 优化算法 优化算法
- 资源管理 资源管理
背景情况:
- 动态云环境需要有效的负载平衡和资源分配.
- 快速和连续的服务提供需求的增加带来了重大挑战.
- 现有的优化方法可能无法完全解决现代云基础设施的复杂性.
研究的目的:
- 引入一种新的混合优化方法,将水波优化 (WWO) 和群优化 (ACO) 结合起来.
- 在动态云计算环境中增强负载平衡和资源配置.
- 改善关键绩效指标,包括响应时间,资源效率和运营成本.
主要方法:
- 一种混合优化方法,将WWO集成为全球搜索和ACO集成为本地搜索.
- 使用云模拟器和各种工作负载跟踪文件进行广泛的模拟.
- 对已建立的算法进行比较分析,如WWO,遗传算法 (GA),蜘蛛优化 (SMO) 和ACO.
主要成果:
- 混合WWO-ACO方法提高了11%的任务调度效率.
- 与传统方法相比,运营费用减少了8%,能源消耗减少了12%.
- 在0.87和0.95.5之间实现了一致的资源分配平衡值.
结论:
- 混合WWO-ACO算法在云计算优化方面取得了实质性的改进.
- 该方法有效地提高了系统性能和用户满意度.
- 这种混合方法为云资源管理技术提供了显著的进步.
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