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使用优化模理论、数学编程和对称破缺,在基于组件的应用程序云中进行可扩展的优化部署。 (英语) Zbl 1518.68021号

摘要:自动化部署属于基于组件的应用程序在云计算中,包括分配各种云提供商提供的虚拟机(VM),以满足组件之间的交互和组件硬件/软件需求引起的约束,并优化性能目标(例如,成本最小化)。它可以表示为一个约束优化问题,因此,原则上,优化可以自动执行。如果虚拟机提供的数据集很大(几百个),计算量很大,使用当前的通用优化模理论(OMT)和数学规划(MP)工具几乎无法实现自动优化。我们通过方法学分析问题的特殊性来克服困难,目的是确定搜索空间缩减方法。这些方法利用:(i)这个对称一般云部署问题,(ii)这个图形表示与特定于每个特定应用的结构约束相关,以及(iii)它们的组合。使用六种对称破坏策略和两种类型的优化求解器,对四类现实世界中的问题进行了广泛的实验分析。
因此,当使用OMT解决由此产生的优化问题时,将变量约简策略与柱状对称破缺器相结合将导致可扩展的部署解决方案。

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90 C90 数学规划的应用
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