作者：栾志坤; 牛超云计算虚拟机调度和迁移亲和力遗传算法mtalb算法负载均衡
摘要：本文研究在主机之间迁移虚拟机来提高系统负载均衡度（包括2个方面：CPU和diskI／0），同时尽可能地降低迁移代价。因此，目标是寻找主机和虚拟机之间尽可能优的映射方案。本文提出虚拟机的亲和力概念，并且定义了亲和力指数的计算方法，然后建立基于遗传算法的虚拟机调度模型。在这个模型中，交叉操作驱动映射方案的亲和力指数尽可能地增加，变异操作使得主机的CPU和diskI／O的差值趋于收敛。在每一代中，选择策略将亲本个体和子代个体分为一组，并选择较大适应度的个体遗传到下一代，从而使得种群不断地进化，得到最终的映射方案解空间。本文提出基于遗传算法的虚拟机均衡调度算法。该算法选取最终映射方案解空间中的最优解，做到从全局的角度考虑负载均衡问题；提前计算迁移的影响，在得到最优的迁移方案时才进行实质性迁移，从而降低了迁移代价；使用MTALB算法将多类型任务均匀地分配到虚拟机中，系统的负载均衡效果更佳。实验结果表明，就迁移代价和系统负载均衡各项具体指标而言，本文算法相比于首次适应和轮转调度算法以及NABM算法存在全面优势。在任务处理率这一关键指标上，本文算法比首次适应和轮转调度算法及NABM算法分别平均提升了25％和12％。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
