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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Multi-objective Ant Colony Optimization Algorithm Based on Load Balance

verfasst von : Liwen Zhu, Ruichun Tang, Ye Tao, Meiling Ren, Lulu Xue

Erschienen in: Cloud Computing and Security

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Virtual machine (VM) placement is a process of mapping VMs to physical machines. The optimal placement is important for improving power efficiency and resource utilization in a cloud computing environment. In this paper, we propose a multi-objective ant colony optimization algorithm based on load balance (MACOLB) for the VM placement problem. Firstly, the algorithm for a multi-objective context is to efficiently obtain a set of non-dominated solutions (the Pareto set) that simultaneously minimize total resource wastage and power consumption. Secondly, the pheromone adjustment factor (PAF) is given according to the load of physical machine (PM) and the pheromone update rule is transformed correspondingly. Finally, the effectiveness of the proposed algorithm is evaluated by the simulation.

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Metadaten
Titel
Multi-objective Ant Colony Optimization Algorithm Based on Load Balance
verfasst von
Liwen Zhu
Ruichun Tang
Ye Tao
Meiling Ren
Lulu Xue
Copyright-Jahr
2016
Buch
Cloud Computing and Security

Print ISBN: 978-3-319-48670-3

Electronic ISBN: 978-3-319-48671-0

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-48671-0_18