(广州华商学院 数据科学学院, 广州 511300)

0 引言

大数据中心的构造与建设是近年来政府与云服务提供商越来越关注的问题，为了节省企业成本，这类数据中心的构造主要目标是绿色节能与物理资源的充分利用[1]。为了达到这2个目标，云计算中大多都使用了虚拟机迁移技术[2-3]。目前以Cloudsim云模拟器工具包及其研究思路为背景的大部分文献在虚拟机迁移研究方面处理世界领先地位，它将虚拟机迁移过程划分为物理主机状态检测、虚拟机选择、虚拟机放置3个步骤[4]，这3个步骤既具有独立性又互相关联，而且都可以通过算法进行优化[5-8]。

本文着重考虑采用智能算法的方式来优化虚拟机放置过程。虚拟机放置有些文献把它称为多目标优化问题或者装箱问题[9]，该过程有很多智能算法进行优化，例如遗传算法[10]、贪心算法[11]、粒子群优化算法[12]、萤火虫群优化算法[13]、蛙跳算法[14]等。本文依托于Cloudsim云平台工具包，在物理主机状态检测和虚拟机选择过程都采用Cloudsim中默认的优化策略；然后着重考虑采用蚁群算法的方式来优化虚拟机放置过程[15]。提出一种新型蚁群算法优化的虚拟机放置方法ACA-VMP。

ACA-VMP虚拟机放置优化策略参考了蚁群算法的思路，在自适应的蚁群算法中假设有大量的蚁群觅食的行为，在寻找最优解的过程中不断的交换一种称为信息素强度的参数，这样在一定程度上可以避免多目标优化算法中的局部最优解的“早熟”问题[16-17]。

ACA-VMP虚拟机放置策略考虑了物理主机的处理器、内存大小、网络带宽等多个资源维度的因素。……