【摘 要】
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云计算资源调度问题是指在给定物理服务器资源和待分配虚拟机列表的情况下,为每台虚拟机分配合适的主机,在满足各维度资源上限约束以及多种分配规则约束的条件下最大化系统可放置虚拟机数量。针对云计算公司的具体应用场景,如何整合一次调度和二次调度过程,并设计高效可靠的资源调度算法,对于提高云计算系统资源利用率和服务质量具有重要意义。针对云计算资源调度问题,提出了一种基于辅助目标的多邻域局部搜索算法（Auxil
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云计算资源调度问题是指在给定物理服务器资源和待分配虚拟机列表的情况下,为每台虚拟机分配合适的主机,在满足各维度资源上限约束以及多种分配规则约束的条件下最大化系统可放置虚拟机数量。针对云计算公司的具体应用场景,如何整合一次调度和二次调度过程,并设计高效可靠的资源调度算法,对于提高云计算系统资源利用率和服务质量具有重要意义。针对云计算资源调度问题,提出了一种基于辅助目标的多邻域局部搜索算法（Auxiliary Objective based Multi-neighborhood Local Search,AO-MNLS）。一次调度场景对应于问题中的初始解构造过程,算法通过主机资源剩余量构造搜索树,对于待分配的虚拟机,定位至搜索树中的一组主机并执行贪心算法,实现对虚拟机分配请求的快速响应。二次调度场景对应于问题中的局部搜索过程,提出了两种基于启发式规则的辅助目标函数——平均值目标和碎片目标,通过衡量执行邻域动作前后主机内的平均虚拟机大小以及资源碎片情况,在筛选邻域动作时起到更好的引导作用。针对问题结构设计了单虚拟机移动邻域和双虚拟机交换邻域,在搜索过程中允许暂时违反资源上限约束的主机出现并执行修复动作,扩大了局部搜索的搜索空间。此外,算法在邻域搜索时采用了邻域划分机制,在不影响优度的情况下进一步提升算法的求解效率。根据某云计算公司提供的真实数据设计了100个算例,AO-MNLS算法在其中50个算例上能求到理论的上界值,同时在31个算例上的计算结果优于对比算法的结果,在4个算例上略差于对比算法的结果,在其余65个算例上持平对比算法的最优结果。实验结果表明了AO-MNLS算法在求解性能和效率上的优越性。此外,通过构建算法的简化版本并进行对比测试,验证了算法中搜索树、辅助目标函数和邻域结构等组成部分的重要性。
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