云环境下基于CROTS算法的虚拟机放置策略(3)

　　为了进一步说明CROTS算法的求解效率，实验对ACO、CRO以及CROTS三种算法的收敛性情况进行了实验比较。
　　从图5可以看出CROTS混合算法的收敛速度要比ACO和CRO快，因为在CRO算法无损器壁碰撞反应中加入禁忌搜索，使得解的收敛速度更快，在60000次评估左右就基本上达到稳定。表明CROTS在寻找最优解方面具有明显优势。
　　5 总 结
　　随着数据中心基础设施规模的增大，能耗问题越来越突出。虚拟机整合能够有效的降低能耗，本文提出基于CROTS的虚拟机放置策略。通过CRO与禁忌搜索算法相结合，进一步提高了CRO算法的性能。实验结果与传统的贪婪算法和ACO相比，所提出的混合算法能够有效的减少物理结点的使 用数量，从而达到节约能耗的目的。下一步的工作将考虑多目标同时优化以及CROTS算法在解决虚拟机放置问题上的各个参数的最优设置。参考文献
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