基于改进的遗传算法的虚拟机部署研究

云计算环境下虚拟机的部署是有关资源管理、服务质量等方面的综合性问题,是一个多目标的NP-hard问题。根据弹性云环境下虚拟机部署的特点,利用遗传算法解决多目标组合优化问题的优点,提出一种基于改进遗传算法的虚拟机部署算法,以减少物理计算机开销、提高资源利用率、满足用户SLA为优化目标,将云计算环境下的资源管理和服务质量需求转化为算法可识别的信息,通过改进遗传算法,使之适应于静态和动态部署的要求。实验结果分析表明,该算法在满足多目标的条件下得到较优的解,为虚拟机到物理节点的映射提供了较好的解决方案。     

池火灾环境中石化管廊管道失效的规律

石化管廊池火灾事故对化工园区的安全生产构成严重威胁,有必要对在池火灾作用下的石化管廊管道失效规律进行深入研究.依据流体力学相似理论搭建缩比模型管廊,通过对各管道壁面温度及内部压力的测试和分析,开展石化管廊管道在池火灾作用下的热响应和压力响应的实验研究,并结合强度理论建立管道失效时间定量计算模型.结果 表明:管廊管道温升...     

基于改进Simhash的虚拟机镜像去重方法

在云环境中,传统意义上的物理服务器正在逐渐被各式虚拟机所取代,云数据中心中托管的虚拟机镜像所占用的存储空间急剧增长,如何高效地管理这些镜像文件已成为云计算研究热点之一.由于虚拟机镜像内部存在大量空白重复数据块,这在一定程度上导致了镜像内部冗余率较高.其次,不同的虚拟机镜像可能运行了相同的操作系统和应用程序,使得镜像之间同样存在较多的重复数据.针对海量虚拟机镜像,传统的去重策略将产生巨大的时间开销,同时会消耗巨大的内存空间和CPU资源,影响数据中心的性能.提出一种基于改进Simhash算法的海量虚拟机镜像多级去重方法,将一个完整的镜像文件分割为操作系统镜像段和应用数据镜像段,同时提取各部分的特征值,利用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)聚类算法完成对镜像段的分组,将相似度较高的镜像段聚为一类,从而将全局去重分解为规模较小且重复率较高的分组内部去重,实现了指纹索引数据完全存放于内存中的重复数据删除,大幅减少了磁盘I/O次数,达到缩短去重时间的目的.     

基于改进萤火虫算法的虚拟机迁移策略研究

为降低数据中心能耗同时保证其服务质量,提出了一种基于改进萤火虫算法的虚拟机迁移调度策略.综合考虑CPU、内存和带宽等因素对能耗的影响,将虚拟机迁移过程模拟为萤火虫的生物行为,并引入模拟退火机制,选择出待迁源主机,将该主机上负载最大的虚拟机迁移到能耗最低的节点.经实验表明,该方法在降低能耗和保证服务质量方面都具有良好的优...     

基于Xen平台的虚拟机交互式性能隔离改进

分析了高整合程度环境下, 虚拟机出现连续性网络延迟峰值的异常现象, 设计并实现 了针对交互式性能隔离的虚拟机调度算法优化方案, 包括协作式抢占、抢占返回和精确核算机制, 这些优化方案不需要对客户操作系统做任何修改。实验表明, 在8台CPU密集型虚拟机同时运行的情况下, 另外8台虚拟机网络延迟的最高5%平均值降低至优化前的0.93%, Firefox浏览邮件延迟的最高5%平均值降低至优化前的56.1%。     

基于公平性的Xen虚拟机磁盘调度改进算法

本文提出了基于权重的磁盘调度算法，称为改进的ICFQ算法，解决了Xen Linux的CFQ调度算法存在的公平性问题。ICFQ引入了10权重参数，并将磁盘服务时间作为公平性衡量的标准（取代了原CFQ算法以请求处理数量为公平性度量标准的做法）。同时．新算法将IO处理在一个轮转调度周期中多使用的磁盘时间从下一个调度周期的时间份额中减去．从而实现了各个用户域之间在磁盘服务时间纬度上的公平性保障。另外，当系统中只有一个活动的10请求域时，时间补偿算法将不被使用，从而最大可能的提升系统的10吞吐量。通过实验证明，ICFQ调度算法能较好的解决CFQ算法公平性缺失的问题，同时保持和CFQ算法相近的整体IO吞吐率。     

污泥消化池运行工艺的改进

污泥消化是污水处理厂污泥处理工艺的一个重要环节,它能有效的实现污泥的减量,并产生可利用的能源。经过对我厂污泥消化工艺的认真分析研究后,我们对PLC控制程序加以改进,在不增加设备、设施的基础上,将原串联运行模式改进为并联运行模式,进一步提高了消化池运行效率。     

云计算中虚拟机脏页实时迁移的改进策略

虚拟机的实时迁移是实现虚拟机负载均衡的关键技术.当前基于预拷贝(Pre-Copy)方式的内存迁移机制被广泛的采用,该机制在高负载状态下会造成高脏页的反复传送,导致迁移效率严重下降.有效地减少迁移过程中的数据传输量和缩短迁移时间成为亟待解决的问题.本文提出一种迁移过程脏页率预测优化算法,利用马尔科夫模型预测脏页被传送后再次变脏的概率,并结合预测概率时脏页的变化情况,避免了迭代过程中高脏页频繁重传.实验结果表明,本文算法在高负载环境下能明显减少高脏页的无效传送,同时缩短了10%的迁移时间,提高虚拟机迁移性能.     

基于虚拟机迁移的虚拟机集群资源调度

针对虚拟机集群资源负载不平衡的问题,基于虚拟机迁移技术,提出了一种虚拟机集群资源调度策略,将虚拟机的资源进行了分类并用向量表示,描述了每一类资源的数量和负载的计量方法,用最佳适应算法寻找虚拟机迁移的目标主机,通过使用上限阈值和下限阈值约束资源利用率的方法,使负载平衡目标与节能目标相统一,引入最小迁移周期避免了虚拟机资源利用率不稳定带来的频繁迁移.该调度策略能为虚拟机中的应用提供透明的资源调度,并使虚拟机集群达到负载平衡和节能的双重目标.     

水力循环澄清池的改进及应用

文章论述了水力循环澄清池的工作特点、改进方法，并举例说明了改进方法的使用。     

一类安装时间和加工时间受资源约束的成组排序问题

讨论了安装时间和加工时间同时受资源约束的单机成组排序问题．目标函数为在满足最大完工时间限制条件下极小化安装时间消耗资源量与工件消耗资源量的总和．在讨论了问题若干性质基础上，给出了一个最优多项式算法，并用数值例子作了说明．     

链约束下资源有限的单机排序问题

讨论一类链约束下的资源有限排序问题1│chains,pi,j=bi,j-ai,jui,j,∑mi=1∑kij=1ui,j≤ ^U│∑mi=1∑kij=1wi,jCi,j,无论链是否可中断,都给出了启发式算法.对于给定的排列和相应的资源分配量,计算平行链的优先因子,任务按优先因子递增序加工得到一个新的排列,当新排列与原排列不同时,对新排列重新计算对应的资源分配量和优先因子,任务再次按优先因子递增序加工得到一个最新的排列,直到新排列与原排列相同时,停止计算.对于两个启发式算法,分别给出了两个算例对算法加以说明.     

两个代理商松弛工期指派与位置有关负荷资源约束单机排序问题

【目的】研究两个代理商松弛工期指派资源约束单机排序问题。【方法】代理商通过竞争在同一台处理机上处理各自任务集合,各有一定数量的资源可以分派给任务。任务有待定的松弛工期,处理时间与位置有关且是所获资源量的凸函数。目标是求出任务的处理顺序、工期和资源分配方案,使得乙代理商任务中最大费用不超过给定值,且甲代理商任务最大费用取最小值。将问题转化为凸规划问题,先求出任务资源数量;再通过求解指派问题确定任务的处理顺序,进而求得工期。【结果】给出了多项式时间的最优算法,提供算例说明算法的有效性。【结论】分析表明算法的计算时间复杂度为O（n3）,其中n为两个代理商任务数中较大的一个。     

单仲裁设备服务器群集在虚拟机中的仿真设计

针对邮件系统群集实验在网络实验教学中难于实施的现象,设计了Vmware Server环境下邮件系统群集方案,分析了Windows Server2003内置群集服务的工作原理与应用特点,给出了方案的具体实施方法,实验结果表明当群集中某节点发生故障时,邮件服务可由其他正常运行的节点自动接管,客户端在此期间仍可正常使用邮件服务,该方案无需苛刻的实验环境,对经费有限的高校利用虚拟机完成系统集成实验具有一定的参考价值.     

基于负载预测的虚拟机资源优化分配方案

云计算环境下,为了提高主机资源利用率和保证性能,考虑了主机负载因素的影响,提出了一种基于负载预测的虚拟机资源优化分配方案。通过预测主机负载情况,过滤掉即将达到警告值的主机,保证主机性能,防止虚拟机因负载过重发生不必要的迁移;对参与分配的物理机进行资源最大化利用分配,提高物理主机的资源利用率。通过仿真实验对该方案进行验证。实验结果表明该方案在保证了主机性能的同时提高了资源利用率。     

虚拟水、虚拟水贸易与水资源安全新战略

本文介绍了虚拟水和虚拟水贸易的科学概念，综述了国际上虚拟水贸易的状况及典型国家和地区虚拟水战略的应用情况，分析了虚拟水概念和虚拟水贸易的实用价值和启示，提出了构筑全球化的我国水资源安全新战略的对策建议。特别指出：若采用虚拟水战略，就完全可以不用建设南水北调西线工程。     

资源分配下工件具有可控加工时间和准备时间的单机排序问题

为考察资源分配和退化效应对工件排序的影响,在连续可分但不可再生的资源分配下,工件具有可控准备时间和加工时间的单机排序问题。工件的加工时间是关于退化效应和资源分配的函数,并且在每个工件加工之前,都有一个准备时间,它是有关资源分配的凸函数。本文给出一个最优算法来求解最小化最大完工时间问题。
     

带有学习及退化效应和资源分配的交货期指派的单机排序问题

本文讨论带有学习及退化效应和资源分配的交货期指派的单机排序问题。所有工件有一个公共的交货期,如果工件在交货期内完工将不产生任何费用,但是在交货期之前或之后完工将产生相应的提前或延误费用。工件的实际加工时间是与开工时间、在排序中位置和资源分配有关的函数。目标是确定最优交货期的位置、交货期的大小、工件的最优排序和最优资源分配,最小化包括提前、延误、交货期大小、交货期位置和资源消耗的总费用。证明了带有学习及退化效应和资源分配的交货期指派问题仍然是多项式可解的,并且最优算法是可以在O(n3)时间内求出最优解。