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獲取滿足全局優化目標的資源分配策略，是影響云環境中基于服務的軟件系統（service-based software system，簡稱SBS）運行時優化效果的關鍵．然而，由于SBS內部復雜的業務邏輯關系和云環境中的資源約束，現有分配方法無法得到最優資源分配量．以滿足SLA約束和最小化資源成本為目標，根據不同資源狀態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、相應性能及成本轉換為備選邏輯服務集，進而提出了一種云環境中基于服務選取的SBS資源優化分配模型，并設計了一種求解模型的混合遺傳算法，算法采用整數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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