[发明专利]混沌多重宇宙的分布式绿色云数据中心能耗优化方法

权利要求书

1.一种混沌多重宇宙的分布式绿色云数据中心能耗优化方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

S1、建立适用于绿色云数据中心的电力成本的计算模型；

S2、建立分布式绿色云数据中心的平均电力成本的计算模型；

S3、建立多云数据中心中最小化绿色云数据中心提供商的平均电力成本的混合整数非线性规划模型；

S4、采用基于宇宙智能的混沌多重宇宙优化算法求解该模型，实现多云数据中心电力成本的优化方法；

所述绿色云数据中心j的电力成本c_j(t)计算方式，具体为：

c_j(t)＝s_j(t)y_j(t)

其中，c_j(t)表示在时间间隔t内分布式绿色云数据中心的平均电力成本，s_j(t)表示在时间间隔t内绿色云数据中心j消耗的电能，y_j(t)表示绿色云数据中心j的电力价格；

所述在时间间隔t内绿色云数据中心j消耗的电能s_j(t)的计算方式，具体为：

其中，N表示绿色云数据中心中应用的个数，表示绿色云数据中心j中对应于应用n的每个服务器的平均闲时功率，表示绿色云数据中心j中对应于应用n的每个服务器的平均峰时功率，γ^j表示绿色云数据中心j的PUE即Power Usage Effectiveness值，表示在时间间隔t内绿色云数据中心j中开启的对应于应用n的服务器的个数，表示绿色云数据中心j中每个开启的对应于应用n的服务器单位时间内处理的请求个数，表示在时间间隔t内绿色云数据中心j中应用n的请求到达率，表示绿色云数据中心j中对应于应用n的请求队列的最大容量，L表示每个时间间隔的长度，表示在时间间隔t内数据中心j中对应于应用n的请求损失率；

所述在时间间隔t内绿色云数据中心j中对应于应用n的请求损失率的计算方式，具体为：

其中，k表示一个临时变量。

2.根据权利要求1所述的混沌多重宇宙的分布式绿色云数据中心能耗优化方法，其特征在于，所述优化的目标是最小化分布式绿色云数据中心的平均电力成本的计算方式，具体为：

其中，J表示绿色云数据中心的个数。

3.根据权利要求1所述的混沌多重宇宙的分布式绿色云数据中心能耗优化方法，其特征在于，所述在时间间隔t内应用n的请求到达率等于所有绿色云数据中心接收到的应用n的请求到达率之和，具体为：

其中，Lⁿ(t)表示在时间间隔t内应用n的请求到达率。

4.根据权利要1所述的混沌多重宇宙的分布式绿色云数据中心能耗优化方法，其特征在于，所述在时间间隔t内绿色云数据中心j中开启的对应于应用_n的服务器的个数必须小于绿色云数据中心j中对应于应用n的服务器的最大可用个数；此外，应用n的请求队列需满足稳定性条件，具体为：

其中，表示绿色云数据中心j中对应于应用n的服务器最大可用个数。

5.根据权利要求1所述的混沌多重宇宙的分布式绿色云数据中心能耗优化方法，其特征在于，所述应用n的请求的延迟时间必须小于规定的最大延迟时间，具体为：

其中，表示规定的应用n的请求的最大延迟时间。

6.根据权利要求1所述的混沌多重宇宙的分布式绿色云数据中心能耗优化方法，其特征在于，在时间间隔t内绿色云数据中心j消耗的电能必须小于其最大可用的能量ω_j，在时间间隔t内绿色云数据中心j中开启的对应于应用n的服务器的个数必须是正整数，在时间间隔t内绿色云数据中心j中应用n的请求到达率必须大于等于0，具体为：

S_j(t)≤ω_j

7.根据权利要求1所述的混沌多重宇宙分布式绿色云数据中心能耗优化方法，其特征在于：该算法中的解表示为一个宇宙，而一个宇宙的部分即物体在解中被视为一个变量；该算法的适应度函数的值为宇宙的膨胀率，任何宇宙中的物体，都能根据宇宙中具有最佳膨胀率即适应值的物体，通过虫洞更新其位置，找出当前最优解和最优值；以此循环，直到在新一轮迭代之后，最优解和最优值保持不变或与上一次迭代之后得到的解和值的差在0.001内，即最优解和最优值保持稳定，则认为迭代可以终止，从而最小化分布式绿色云数据中心的平均电力成本。