【摘 要】
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在数据中心的运营中,运营商需要考虑如何利润最大化的同时降低碳排放和提升服务质量,但是,这些目标之间的平衡是一个巨大挑战。针对这个问题,本文建立了分布式数据中心负载调
【基金项目】
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数字制造装备与技术国家重点实验室一般项目(DMETKF2019018)
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在数据中心的运营中,运营商需要考虑如何利润最大化的同时降低碳排放和提升服务质量,但是,这些目标之间的平衡是一个巨大挑战。针对这个问题,本文建立了分布式数据中心负载调度的多目标优化模型,并针对问题的特点提出了一种改进拥挤距离和自适应交叉变异的非支配排序遗传算法(ICDA-NSGA-II)。改进算法在NSGA-II算法的基础上,通过对拥挤距离的改进提高了算法的开采和勘探能力,引入正态分布交叉(NDX)算子和自适应变异算子增强了种群的多样性,从而保证算法能快速、准确地得到Pareto解集。为了显示改进算法的有效性,本文对基准测试函数进行求解,仿真结果表明,改进的算法相比典型的NSGA-II和MOEA/D具有更快的收敛速度和精度,对于分布式数据中心负载调度优化中,改进算法能快速有效地给出满足利润、碳排放和服务质量等目标的Pareto最优解.
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