針對(duì)云計(jì)算數(shù)據(jù)中心資源分配算法的資源利用率較低的問(wèn)題,提出了一種基于改進(jìn)遺傳算法的云計(jì)算數(shù)據(jù)中心資源分配算法。首先,遍歷每個(gè)服務(wù)器與虛擬機(jī)的需求,使用啟發(fā)式貪婪算法,按照遺傳算法搜索的最優(yōu)虛擬機(jī)順序?qū)⑻摂M機(jī)分配至物理服務(wù)器;然后,將染色體對(duì)應(yīng)的虛擬機(jī)順序轉(zhuǎn)化為裝箱問(wèn)題的裝箱解,根據(jù)適應(yīng)度值搜索資源池的最優(yōu)順序;最終,最小化云計(jì)算物理服務(wù)器的數(shù)量,減少了物理服務(wù)器的資源浪費(fèi)量�；诓煌摂M機(jī)規(guī)模進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果顯示:本算法對(duì)于多維裝箱問(wèn)題具有較好的性能,在云計(jì)算資源分配方面也獲得了較好的資源利用率。 

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【文章目錄】：
1總體架構(gòu)
    1.1多維裝箱問(wèn)題模型
    1.2云計(jì)算資源分配的問(wèn)題模型
2遺傳算法搜索最優(yōu)的虛擬機(jī)順序
    2.1算法設(shè)計(jì)
    2.2染色體編碼
    2.3目標(biāo)函數(shù)與適應(yīng)函數(shù)
    2.4選擇策略
    2.5交叉操作與變異操作
3實(shí)驗(yàn)環(huán)境與參數(shù)設(shè)置
    3.1與其他多維裝箱算法比較
    3.2與其他云計(jì)算資源分配算法比較
4結(jié)束語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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