[发明专利]一种基于遗传算法的虚拟机迁移方法

权利要求书

1.一种基于遗传算法的虚拟机迁移方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)初始化主机容量、虚拟机负载需求、主机间距离及虚拟机间依赖；

(2)初始化种群，种群中的每个解是满足容量约束条件、随机生成的解；计算每个解的成本及种群的总成本,成本包括迁移成本和通信成本，选出该种群的最优解；解的迁移成本可表示为：Cost_Mig＝∑_i∈V∑_k∈SSize_i×D_lk×X_ik,其中，Size_i表示虚拟机i的大小，D_lk表示虚拟机从主机l迁移到主机k的距离，X_ik表示虚拟机i迁移到物理机k上；解的通信成本可表示为：其中，Cost(V_i,S_k,V_j,S_l)＝Distance(S_k,S_l)×W(V_i,V_j)，Distance(S_k,S_l)表示主机S_k与S_l之间的距离，W(V_i,V_j)表示虚拟机V_i与V_j之间的传输流量；

(3)进行迭代，如果迭代次数达到指定的最大迭代次数或者最优解在若干代内都得不到改善，则结束迭代，包含以下子步骤：

(3.1)利用轮盘赌选择算子从种群中选出两个解作为父母解；

(3.2)以一定的交叉概率对父母解执行双点交叉算子，生成两个孩子解；

(3.3)验证交叉操作的有效性，包含以下子步骤：

(3.3.1)孩子解是否满足容量约束条件，如果是，返回孩子解；否则，执行步骤(3.3.2)；

(3.3.2)重复执行步骤(3.2)-(3.3)，直到孩子解是有效解；

(3.4)以一定的突变概率对孩子解执行位触发突变算子；

(3.5)验证突变操作的有效性，包含以下子步骤：

(3.5.1)孩子解是否满足容量约束条件，如果是，返回孩子解；否则，执行步骤(3.5.2)；

(3.5.2)重复执行步骤(3.4)-(3.5)，直到孩子解是有效解；

(3.6)重复执行(3.1)-(3.5)，直到产生的新一代种群数目达到指定的要求；

(4)计算新种群中每个解的成本及种群的总成本，找出成本最低的解作为本次迭代的最优解；

(5)如果本次迭代的最优解好于全局最优解，更新全局最优解；

(6)重复执行(3)-(5)，直到结束条件成立；

(7)将步骤(5)得到的全局最优解作为最终的虚拟机迁移方案；

(8)实施虚拟机迁移，按照步骤(7)得到的最优的虚拟机迁移方案，将虚拟机迁移到目标主机。

2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的虚拟机迁移方法，其特征在于，在步骤(2)中，种群中的解不是将所有虚拟机映射到主机，而是对那些需要迁移的虚拟机重新分配目标主机，因此缩短了每个染色体(解)的长度。

3.根据权利要求1所述的基于遗传算法的虚拟机迁移方法，其特征在于，在步骤(3.1)中，在[0，1]区间内产生一个均匀分布的伪随机数r，计算每个解的累积概率q_i，选择第一个使q_ir的个体i，重复步骤步骤(3.1)两次，共选出两个孩子个体。

4.根据权利要求1所述的基于遗传算法的虚拟机迁移方法，其特征在于,在步骤(3.2)中,使用双点交叉算子，在相互配对的两个个体编码串中随机设置两个交叉点，交换两个个体在所设定的两个交叉点之间的部分染色体。

5.根据权利要求1所述的基于遗传算法的虚拟机迁移方法，其特征在于,在步骤(3.4)中,利用位触发变异算子进行变异，在染色体中随机选择一个需要变异的基因，随机生成一个主机号，将该基因变异为新的主机号。