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基于多目標(biāo)分解策略的副本布局算法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-10-13 20:49
  高效的副本布局是分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)可靠性的重要保障。數(shù)據(jù)副本既可以增加系統(tǒng)數(shù)據(jù)的可用性,又能夠提高系統(tǒng)的負(fù)載均衡能力,但同時(shí)也會(huì)帶來(lái)能量消耗問(wèn)題。針對(duì)副本帶來(lái)的效能提升和能耗之間的沖突,提出了一種基于多目標(biāo)分解策略的副本布局算法(MDSRL)。將平均文件不可用性、負(fù)載均衡、能耗作為三個(gè)優(yōu)化對(duì)象,并將多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題分解成多個(gè)標(biāo)量子問(wèn)題同時(shí)進(jìn)行優(yōu)化,每一個(gè)子問(wèn)題的優(yōu)化都借助相鄰的若干個(gè)子問(wèn)題的信息,經(jīng)過(guò)多次迭代優(yōu)化后,試圖找出一組能夠在這三個(gè)目標(biāo)上都有良好表現(xiàn)的折衷解。實(shí)驗(yàn)表明MDSRL算法所求出的解在平均文件不可用性和能耗上比多目標(biāo)進(jìn)化算法(MOE)減少了3.11個(gè)百分點(diǎn)和2.3個(gè)百分點(diǎn),在平均文件不可用性和負(fù)載變化上比多目標(biāo)副本管理算法(MORM)減少了68.1個(gè)百分點(diǎn)和0.2個(gè)百分點(diǎn),且解的分布性和收斂性更好。 

【文章來(lái)源】:計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索. 2020,14(09)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:11 頁(yè)

【部分圖文】:

基于多目標(biāo)分解策略的副本布局算法研究


服務(wù)器在不同級(jí)別的功耗

折線圖,目標(biāo),空間,單目標(biāo)優(yōu)化


從圖2中可以發(fā)現(xiàn)MDSRL和MOE都能夠生成一組折衷解,但是MORM只能生成一個(gè)最優(yōu)解,這是因?yàn)镸ORM將多目標(biāo)優(yōu)化轉(zhuǎn)化為了單目標(biāo)優(yōu)化,但是單目標(biāo)優(yōu)化通常只會(huì)產(chǎn)生單個(gè)最優(yōu)解,而MDSRL采用的MOEA/D和MOE采用的NSGA-II都是多目標(biāo)進(jìn)化算法,因此能夠得到一組折衷解。從圖2中可以看出,相比MOE,MDSRL能夠?qū)ふ业礁蛹杏诘捉歉浇膫(gè)體,即那些具有低平均文件不可用性、低負(fù)載變化和低能耗的個(gè)體。這能夠在一定程度上說(shuō)明MDSRL能夠比MOE取得更好的一組折衷解。為了更加精準(zhǔn)地度量MDSRL和MOE生成的一組折衷解的優(yōu)劣程度,本文采用上文中提出的HVA指標(biāo)進(jìn)行評(píng)判,它能夠?qū)DSRL和MOE生成的一組折衷解的收斂性和多樣性進(jìn)行評(píng)價(jià),HVA值越大,說(shuō)明生成的一組折衷解的收斂性和多樣性越好。圖3是MDSRL和MOE的HVA值隨文件總數(shù)變化時(shí)發(fā)生改變的折線圖。圖3 HVA值比較

基于多目標(biāo)分解策略的副本布局算法研究


HVA值比較

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]云計(jì)算環(huán)境下的分布存儲(chǔ)關(guān)鍵技術(shù)[J]. 王意潔,孫偉東,周松,裴曉強(qiáng),李小勇.  軟件學(xué)報(bào). 2012(04)



本文編號(hào):3435381

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