计算机工程与科学

作者：余世瑞, 姜春茂

单位：1.哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院，黑龙江 哈尔滨 150025；2.福建理工大学计算机科学与数学学院，福建 福州 350118

关键词：云计算,虚拟机放置,强化学习,模糊系统,

基金：黑龙江省自然科学基金（LH2020F031）

针对云计算数据中心中，低效的资源管理产生的高能耗问题，提出一种基于模糊的(Q- learning(λ))强化学习算法，通过处理虚拟机放置(VMP)问题来解决云计算数据中心的高能耗开销问题。将当前状态下的虚拟机数量以及物理机利用率作为输入状态传入模糊控制器，并与强化学习(RL)算法相结合来执行对应相关的策略。该算法能够动态地将相关虚拟机分配到所对应的物理服务器上并且能够减少虚拟机迁移次数，优化资源利用率，在满足用户服务级别协议(SLA)的同时降低能源消耗。该算法能够应对工作负载波动的情况，并在满足SLA的期望服务质量(QoS)需求的同时，提供合适的VM部署(初始或重新映射)。实验结果显示，与Q-learning、Q-learning(λ)、Greedy和PSO放置算法相比，基于模糊的Q-learning(λ)算法的能源消耗显著减少且具有更快的收敛速度和一定的实用价值。

来源：2025年第1期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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