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獲取滿足全局優(yōu)化目標的資源分配策略，是影響云環(huán)境中基于服務的軟件系統(tǒng)（service-based software system，簡稱SBS）運行時優(yōu)化效果的關(guān)鍵．然而，由于SBS內(nèi)部復雜的業(yè)務邏輯關(guān)系和云環(huán)境中的資源約束，現(xiàn)有分配方法無法得到最優(yōu)資源分配量．以滿足SLA約束和最小化資源成本為目標，根據(jù)不同資源狀態(tài)對應不同組件服務性能的特點，將組件服務可能的資源分配量、相應性能及成本轉(zhuǎn)換為備選邏輯服務集，進而提出了一種云環(huán)境中基于服務選取的SBS資源優(yōu)化分配模型，并設(shè)計了一種求解模型的混合遺傳算法，算法采用整數(shù)編碼以提高求解效率，并在選擇算子中引入了精英保留策略，從而保證收斂到全局最優(yōu)解．為提高遺傳算法的局部搜索能力、加快收斂速度，以局部搜索策略改進了標準變異算子．實驗驗證了所提出的資源優(yōu)化分配模型和求解算法的有效性，并表明：與分支定界法及精英保留策略遺傳算法相比，混合遺傳算法能夠在較大規(guī)模的問題上快速獲得具有較低資源成本的資源分配策略．
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