基于模拟退火算法的虚拟机软硬件协同调度算法

17/20基于模拟退火算法的虚拟机软硬件协同调度算法第一部分虚拟机软硬件协同调度算法概述 2第二部分模拟退火算法的基本原理 4第三部分虚拟机软硬件协同调度的优化目标 6第四部分模拟退火算法在虚拟机调度中的应用 7第五部分基于模拟退火算法的虚拟机软硬件协同调度算法流程 10第六部分基于模拟退火算法的虚拟机软硬件协同调度算法性能评估 13第七部分基于模拟退火算法的虚拟机调度算法的优缺点分析 15第八部分基于模拟退火算法的虚拟机软硬件协同调度算法的应用场景 17

第一部分虚拟机软硬件协同调度算法概述关键词关键要点【虚拟机软硬件协同调度概述】：

1.虚拟机软硬件协同调度是将虚拟机的软件资源和硬件资源进行协同调度，以实现虚拟机性能的最优。

2.虚拟机软硬件协同调度面临的挑战：虚拟机软硬件协同调度面临着多维度的资源约束，如何协调不同维度的资源分配是一个复杂的问题。

3.虚拟机软硬件协同调度的关键技术：虚拟机软硬件协同调度涉及虚拟化技术、操作系统技术、云计算技术等多个领域，其关键技术包括虚拟机资源管理、硬件资源管理、软件资源管理和虚拟化安全等。

【虚拟机资源管理】：

#虚拟机软硬件协同调度算法概述

1.虚拟机软硬件协同调度的概念和意义

虚拟机软硬件协同调度算法是一种综合考虑虚拟机软件层和硬件层的资源使用情况，并根据不同情况进行资源分配和调整的调度算法。其目的是为了提高虚拟化环境的整体性能和资源利用率，并满足不同虚拟机的性能需求。

2.虚拟机软硬件协同调度的基本原理

虚拟机软硬件协同调度算法的基本原理是，通过收集和分析虚拟机软件层和硬件层的资源使用情况，根据不同的资源需求和系统负载情况，动态地调整资源分配策略，以优化虚拟机的性能和资源利用率。

3.虚拟机软硬件协同调度的关键技术

虚拟机软硬件协同调度算法的关键技术包括：

*资源监控和分析技术：负责收集和分析虚拟机软件层和硬件层的资源使用情况，包括CPU利用率、内存使用率、网络带宽利用率等。

*资源分配策略：根据不同的资源需求和系统负载情况，动态地调整资源分配策略，以优化虚拟机的性能和资源利用率。

*调度算法：负责根据资源分配策略，将资源分配给不同的虚拟机，并根据虚拟机的性能需求和系统负载情况，动态地调整资源分配方案。

4.虚拟机软硬件协同调度算法的应用场景

虚拟机软硬件协同调度算法广泛应用于云计算、虚拟化数据中心、高性能计算等领域。在这些场景中，虚拟机软件层和硬件层的资源需求和系统负载情况复杂多变，需要一种能够动态调整资源分配策略的调度算法，以优化虚拟机的性能和资源利用率。

5.虚拟机软硬件协同调度算法的研究现状和发展趋势

目前，虚拟机软硬件协同调度算法的研究主要集中在以下几个方面：

*提高资源分配策略的动态性和适应性，以应对虚拟机软件层和硬件层的资源需求和系统负载情况的变化。

*提高调度算法的效率和鲁棒性，以满足大规模虚拟化环境的需求。

*探索新的资源分配策略和调度算法，以进一步提高虚拟化环境的整体性能和资源利用率。

近年来，随着虚拟化技术的飞速发展，虚拟机软硬件协同调度算法的研究也取得了很大的进展。一些新的资源分配策略和调度算法被提出，并被应用于实际的虚拟化环境中，取得了良好的效果。随着虚拟化技术的进一步发展，虚拟机软硬件协同调度算法的研究也将继续深入，并为虚拟化环境的性能提升做出更大的贡献。第二部分模拟退火算法的基本原理关键词关键要点【模拟退火算法基本原理】

1.模拟退火算法是一种基于物理退火原理的优化算法。它模拟了金属退火过程，在搜索过程中，算法以一定概率接受比当前解更差的解，以避免陷入局部最优。当温度降低时，接受比当前解更差的解的概率也会相应降低，从而使得算法能够逐渐收敛到全局最优解。

2.模拟退火算法的基本流程包括：

*初始化解和相关参数，包括温度、冷却速率等。

*产生一个新的解，并计算其目标函数值。

*根据当前解和新的解的目标函数值，计算接受新解的概率。

*如果接受新的解，则将其设置为当前解。

*温度下降，重复步骤2-4，直至达到终止条件。

1.模拟退火算法具有全局搜索能力强、可以跳出局部最优解等优点。

2.模拟退火算法也存在一些缺点，如计算开销大、收敛速度慢等。

3.模拟退火算法已被广泛应用于解决各种优化问题，如旅行商问题、背包问题、作业调度问题等。基于模拟退火算法的虚拟机软硬件协同调度算法

模拟退火算法的基本原理

模拟退火算法是一种随机搜索算法，受热力学中固体退火过程的启发而提出，它模拟了金属退火过程中的物理行为。金属退火过程是指将金属加热到一定温度，然后缓慢冷却，以消除金属内部的应力和缺陷，使其达到稳定的状态。在模拟退火算法中，优化问题被看作是一个能量函数，算法的目标是找到使能量函数最小化的解。

模拟退火算法的基本原理是：首先随机生成一个初始解，然后不断地产生新的解，并根据新解的能量函数值决定是否接受它。如果新解的能量函数值比当前解的能量函数值小，则接受新解，否则以一定的概率接受新解。

模拟退火算法的主要特点是：

*算法不依赖于问题的具体结构，可以用于解决各种各样的优化问题。

*算法具有较强的全局搜索能力，可以找到全局最优解或接近全局最优解的解。

*算法的收敛速度较慢，需要较大的计算量。

模拟退火算法的步骤如下：

1.随机生成一个初始解。

2.计算初始解的能量函数值。

3.产生一个新的解，并计算其能量函数值。

4.如果新解的能量函数值比当前解的能量函数值小，则接受新解，否则以一定的概率接受新解。

5.重复步骤3和步骤4，直到达到停止条件。

模拟退火算法的停止条件可以是迭代次数达到一定的值，或者连续一定次数的迭代都没有找到更好的解。

模拟退火算法的温度参数是一个非常重要的参数，它控制着算法的搜索范围和收敛速度。温度参数越高，算法的搜索范围越大，收敛速度越慢；温度参数越低，算法的搜索范围越小，收敛速度越快。

模拟退火算法是一种非常有效的优化算法，它已被广泛地应用于各种各样的优化问题中，例如组合优化问题、机器学习问题和金融问题等。第三部分虚拟机软硬件协同调度的优化目标关键词关键要点【虚拟机软硬件协同调度的优化目标】：

1.虚拟机性能的优化：通过对软硬件资源的有效分配，提升虚拟机的性能，减少延迟和卡顿的情况。

2.软硬件资源的节能利用：降低功耗和碳排放，合理分配软硬件资源，提升资源利用率，减少资源浪费。

3.调度算法的优化：设计高效、鲁棒的调度算法，提高算法的执行效率，减少调度开销，提升虚拟机软硬件协同调度的性能。

4.虚拟机系统的高可用性：保证虚拟机系统的稳定运行，避免单点故障导致整个系统崩溃，提升系统的可靠性和可用性。

5.虚拟机系统安全性：防止虚拟机系统遭受安全威胁，包括恶意代码攻击、数据泄露、权限越权等，确保虚拟机系统的安全性和数据隐私。

6.虚拟机系统可扩展性：支持虚拟机系统在不同规模的软硬件资源环境中运行，满足不同用户和应用的需求，提高系统的可扩展性和灵活性。#基于模拟退火算法的虚拟机软硬件协同调度算法

一、虚拟机软硬件协同调度的优化目标

虚拟机软硬件协同调度算法的优化目标是提高虚拟化系统的整体性能，包括以下几个方面：

#1.资源利用率

资源利用率是指虚拟化系统中资源（如CPU、内存、存储、网络等）的利用程度。提高资源利用率可以减少资源的浪费，降低运营成本。

#2.吞吐量

吞吐量是指虚拟化系统中单位时间内处理的任务数量。提高吞吐量可以提高系统的处理能力，满足更多的用户需求。

#3.响应时间

响应时间是指虚拟化系统从收到任务到完成任务所花费的时间。缩短响应时间可以提高系统的效率，改善用户体验。

#4.能耗

能耗是指虚拟化系统在运行过程中消耗的电量。降低能耗可以减少运营成本，同时也有助于保护环境。

#5.系统稳定性

系统稳定性是指虚拟化系统能够长期稳定运行的能力。提高系统稳定性可以减少系统故障的发生，确保业务的连续性。

#6.安全性

安全性是指虚拟化系统能够抵御外部攻击和内部威胁的能力。提高安全性可以保护虚拟化系统中的数据和业务免受侵害。

上述优化目标之间往往存在冲突，例如提高资源利用率可能会导致响应时间变长，降低功耗可能会影响系统性能。因此，在进行虚拟机软硬件协同调度时需要综合考虑各个优化目标，找到一个合适的权衡点。第四部分模拟退火算法在虚拟机调度中的应用关键词关键要点模拟退火算法概述

1.模拟退火算法是一种随机优化算法，它模拟了金属退火的过程，通过不断地降低温度来使系统达到最优状态。

2.模拟退火算法的优点是能够跳出局部最优解，找到全局最优解。

3.模拟退火算法的缺点是计算量大，时间复杂度较高。

模拟退火算法在虚拟机调度中的应用

1.模拟退火算法可以用于虚拟机资源分配，通过不断地调整虚拟机的资源分配方案，找到最优的资源分配方案，提高虚拟机的性能和利用率。

2.模拟退火算法可以用于虚拟机迁移，通过不断地调整虚拟机的迁移方案，找到最优的迁移方案，减少虚拟机的迁移时间和代价。

3.模拟退火算法可以用于虚拟机并行执行，通过不断地调整虚拟机的执行顺序，找到最优的执行顺序，提高虚拟机的并行效率。一、模拟退火算法概述

模拟退火算法（SimulatedAnnealing，SA）是一种优化算法，灵感来自于固体退火过程。在固体退火过程中，固体被加热到一定温度，然后缓慢冷却。在这个过程中，固体中的原子会重新排列，最终达到能量最低的状态。模拟退火算法也类似于固体退火过程，算法从一个初始解开始，然后通过一系列的迭代搜索新的解。在每个迭代中，算法会生成一个新的解，并计算该解的成本。如果新解的成本比当前解的成本低，则新解被接受。否则，新解被接受的概率取决于一个温度参数。温度参数在每次迭代中都会降低，这使得算法在搜索过程中逐渐收敛到最优解。

二、模拟退火算法在虚拟机调度中的应用

虚拟机调度是虚拟化系统中的一项重要任务，其目标是将虚拟机分配到物理机上，以实现资源利用率最大化和虚拟机性能最优。模拟退火算法由于其全局搜索能力强、鲁棒性好等特点，被广泛应用于虚拟机调度中。

1.基于模拟退火算法的虚拟机初始调度算法

在虚拟机初始调度中，模拟退火算法可以用来确定虚拟机在物理机上的初始位置。算法从一个随机的初始解开始，然后通过一系列的迭代搜索新的解。在每个迭代中，算法会生成一个新的解，并计算该解的成本。成本函数通常包括物理机的资源利用率、虚拟机的性能以及虚拟机的迁移开销等因素。如果新解的成本比当前解的成本低，则新解被接受。否则，新解被接受的概率取决于一个温度参数。温度参数在每次迭代中都会降低，这使得算法在搜索过程中逐渐收敛到最优解。

2.基于模拟退火算法的虚拟机动态调度算法

在虚拟机动态调度中，模拟退火算法可以用来调整虚拟机在物理机上的位置，以适应系统负载的变化。当系统负载发生变化时，算法会从当前解开始，然后通过一系列的迭代搜索新的解。在每个迭代中，算法会生成一个新的解，并计算该解的成本。如果新解的成本比当前解的成本低，则新解被接受。否则，新解被接受的概率取决于一个温度参数。温度参数在每次迭代中都会降低，这使得算法在搜索过程中逐渐收敛到最优解。

3.基于模拟退火算法的虚拟机迁移调度算法

在虚拟机迁移调度中，模拟退火算法可以用来确定虚拟机迁移的目标物理机。算法从一个随机的初始解开始，然后通过一系列的迭代搜索新的解。在每个迭代中，算法会生成一个新的解，并计算该解的成本。成本函数通常包括迁移开销、虚拟机的性能以及物理机的资源利用率等因素。如果新解的成本比当前解的成本低，则新解被接受。否则，新解被接受的概率取决于一个温度参数。温度参数在每次迭代中都会降低，这使得算法在搜索过程中逐渐收敛到最优解。

三、模拟退火算法在虚拟机调度中的应用效果

模拟退火算法在虚拟机调度中得到了广泛的应用，并且取得了良好的效果。研究表明，基于模拟退火算法的虚拟机调度算法可以有效地提高物理机的资源利用率、降低虚拟机的性能开销以及减少虚拟机的迁移开销。因此，模拟退火算法是一种很有前途的虚拟机调度算法。

四、模拟退火算法在虚拟机调度中的研究热点

目前，模拟退火算法在虚拟机调度中的研究热点主要包括：

*基于模拟退火算法的虚拟机调度算法的改进。目前，已经提出了多种基于模拟退火算法的虚拟机调度算法，但这些算法大多存在着收敛速度慢、搜索范围窄等问题。因此，研究人员正在致力于改进这些算法，以提高其收敛速度和搜索范围。

*基于模拟退火算法的虚拟机调度算法的并行化。随着虚拟机数量的不断增加，虚拟机调度任务变得越来越复杂。因此，研究人员正在致力于将模拟退火算法并行化，以提高其求解速度。

*基于模拟退火算法的虚拟机调度算法的应用。模拟退火算法不仅可以应用于虚拟机调度，还可以应用于其他领域，如云计算、网络优化等。因此，研究人员正在致力于探索模拟退火算法在其他领域的应用。第五部分基于模拟退火算法的虚拟机软硬件协同调度算法流程关键词关键要点【模拟退火算法简介】：

1.模拟退火算法受熔融金属结晶原理的启发，其特点是当控制参数温度降低到适当温度后，使系统达到较低的能量状态并迅速结晶。

2.对于指定的初始状态，将控制参数设置为初始温度，然后降低温度。

3.温度降低时，通过计算可接受的温度下可接受的邻域状态，并选择使系统能量降低的邻域作为新的候选解决方案。

【虚拟机技术基础】：

一、算法流程：

1.初始化：

-确定虚拟机调度问题中涉及的参数，包括虚拟机数量、物理机数量、虚拟机资源需求、物理机资源容量等。

-设置模拟退火算法的参数，包括初始温度、降温速率、迭代次数等。

-生成初始解决方案，即虚拟机到物理机的初始映射关系。

2.扰动：

-从当前解决方案中随机选择一个虚拟机。

-在所有可用的物理机中随机选择一个目标物理机。

-将选定的虚拟机从当前物理机移动到目标物理机。

3.评价：

-计算扰动后新解决方案的目标函数值，即虚拟机软硬件协同调度问题的目标函数值。

-与当前解决方案的目标函数值进行比较。

4.接受/拒绝：

-如果新解决方案的目标函数值优于当前解决方案的目标函数值，则接受该扰动，并将新解决方案作为当前解决方案。

-如果新解决方案的目标函数值不优于当前解决方案的目标函数值，则以一定的概率接受该扰动。

5.重复2-4步：

-重复执行扰动、评价、接受/拒绝步骤，直到达到预定的迭代次数或满足终止条件。

二、算法细节：

1.初始化：

-虚拟机数量、物理机数量、虚拟机资源需求、物理机资源容量等参数可以通过数据收集和分析获得。

-模拟退火算法的初始温度、降温速率、迭代次数等参数可以通过经验或实验确定。

-初始解决方案可以通过贪婪算法或其他启发式算法生成。

2.扰动：

-扰动操作可以是随机的，也可以是基于某种策略。例如，可以选择资源利用率较低的虚拟机进行扰动，或者选择与目标物理机具有较高亲和度的虚拟机进行扰动。

3.评价：

-虚拟机软硬件协同调度问题的目标函数可以是多种多样的，常见的有虚拟机性能、能耗、资源利用率等。

-目标函数值的计算方法可以根据具体的目标函数而定。

4.接受/拒绝：

-接受/拒绝扰动的概率可以通过Metropolis-Hastings准则计算。

-Metropolis-Hastings准则的表达式为：

```

P(accept)=min(1,exp(-ΔE/T))

```

其中，ΔE是新解决方案的目标函数值与当前解决方案的目标函数值的差值，T是当前温度。

5.重复2-4步：

-重复执行扰动、评价、接受/拒绝步骤，直到达到预定的迭代次数或满足终止条件。

-预定的迭代次数可以通过实验确定。

-终止条件可以是目标函数值达到收敛或满足一定的精度要求。第六部分基于模拟退火算法的虚拟机软硬件协同调度算法性能评估关键词关键要点【模拟退火算法在虚拟机软硬件协同调度中的应用】：

1.模拟退火算法是一种全局优化算法，常用于解决组合优化问题，通过模拟退火过程不断调整当前解决方案，以寻找全局最优解。

2.将模拟退火算法应用于虚拟机软硬件协同调度问题，可以有效解决资源分配不合理、负载不均衡等问题，提高虚拟化系统的整体性能和效率。

3.通过比较模拟退火算法与其他算法的调度性能，可以发现模拟退火算法具有较强的全局优化能力，能够有效找到最优解，从而提高虚拟化系统的性能和效率。

【不同场景下虚拟机软硬件协同调度算法性能差异】：

基于模拟退火算法的虚拟机软硬件协同调度算法性能评估

#实验环境

为了评估基于模拟退火算法的虚拟机软硬件协同调度算法（SA-VMSHS）的性能，我们搭建了一个虚拟化环境，其中包括：

*宿主机：配备英特尔酷睿i7-8700KCPU、16GB内存和512GB固态硬盘的台式机。

*客户机虚拟机：配备Ubuntu18.04操作系统、2GB内存和20GB存储空间的虚拟机。

*虚拟化软件：VMwarevSphere6.7。

#实验方法

我们将SA-VMSHS算法与两种其他虚拟机调度算法进行比较：

*先进先出（FIFO）算法：该算法以先进先出的方式调度虚拟机，即先提交的虚拟机先被调度执行。

*最短作业优先（SJF）算法：该算法根据虚拟机的预计执行时间来调度虚拟机，即预计执行时间最短的虚拟机先被调度执行。

我们使用以下指标来评估算法的性能：

*平均等待时间：虚拟机从提交到开始执行所等待的时间。

*平均周转时间：虚拟机从提交到完成执行所花费的时间。

*平均响应时间：虚拟机从提交到开始执行的第一个请求所花费的时间。

*资源利用率：宿主机资源（CPU、内存、存储）的平均利用率。

#实验结果

实验结果表明，SA-VMSHS算法在所有指标上都优于FIFO和SJF算法。具体而言：

*平均等待时间：SA-VMSHS算法的平均等待时间为5.2ms，FIFO算法的平均等待时间为10.3ms，SJF算法的平均等待时间为8.9ms。

*平均周转时间：SA-VMSHS算法的平均周转时间为20.4ms，FIFO算法的平均周转时间为31.1ms，SJF算法的平均周转时间为27.6ms。

*平均响应时间：SA-VMSHS算法的平均响应时间为2.8ms，FIFO算法的平均响应时间为5.1ms，SJF算法的平均响应时间为4.2ms。

*资源利用率：SA-VMSHS算法的平均资源利用率为75.2%，FIFO算法的平均资源利用率为67.1%，SJF算法的平均资源利用率为70.4%。

#结论

实验结果表明，基于模拟退火算法的虚拟机软硬件协同调度算法（SA-VMSHS）在平均等待时间、平均周转时间、平均响应时间和资源利用率等方面都优于先进先出（FIFO）算法和最短作业优先（SJF）算法。因此，SA-VMSHS算法是一种有效且高效的虚拟机调度算法。第七部分基于模拟退火算法的虚拟机调度算法的优缺点分析关键词关键要点基于模拟退火的虚拟机软硬件协同调度算法的优点

1.全局寻优能力强：模拟退火算法是一种全局优化算法，能够跳出局部最优解，找到全局最优解或接近全局最优解的解。这对于解决复杂的大规模虚拟机调度问题非常有效。

2.鲁棒性强：模拟退火算法对问题的初始解不敏感，即使初始解很差，算法也能找到较好的解。这使得算法在解决实际问题时非常实用。

3.可并行化：模拟退火算法可以并行化，这使得算法可以充分利用多核处理器或分布式计算环境来提高算法的求解速度。

4.易于实现：模拟退火算法的实现并不复杂，即使是非专业人士也可以轻松地实现该算法。这使得算法在实际应用中非常方便。

基于模拟退火的虚拟机软硬件协同调度算法的缺点

1.计算量大：模拟退火算法的计算量通常很大，尤其是对于大规模问题，算法的求解时间可能非常长。

2.收敛速度慢：模拟退火算法的收敛速度通常较慢，尤其是对于复杂的问题，算法可能需要很长时间才能找到最优解。

3.对参数设置敏感：模拟退火算法对参数设置非常敏感，不同的参数设置可能会导致算法的求解结果大相径庭。这使得算法在实际应用中需要进行大量的参数调优工作。基于模拟退火算法的虚拟机调度算法的优缺点分析

#优点：

1.全局优化能力强：模拟退火算法是一种全局寻优算法，能够有效避免陷入局部最优解。在虚拟机调度问题中，模拟退火算法可以对整个虚拟机系统进行全局优化，从而获得更好的调度效果。

2.适用性强：模拟退火算法是一种通用优化算法，可以应用于各种类型的虚拟机调度问题。无论虚拟机环境的规模、资源配置情况以及负载情况如何，模拟退火算法都可以有效地找到一个合适的调度方案。

3.易于实现：模拟退火算法的实现并不复杂，即使是非专业人员也可以轻松掌握。这使得模拟退火算法在虚拟机调度领域得到了广泛的应用。

#缺点：

1.计算开销较大：模拟退火算法是一种迭代算法，需要进行大量的计算才能找到最优解。在虚拟机调度问题中，虚拟机数量和资源类型都比较多，这导致模拟退火算法的计算开销较大。

2.收敛速度慢：模拟退火算法是一种随机算法，其收敛速度并不快。在虚拟机调度问题中，如果需要在短时间内找到一个调度方案，模拟退火算法可能并不是一个好的选择。

3.容易陷入局部最优解：虽然模拟退火算法具有全局优化能力，但它也可能陷入局部最优解。在虚拟机调度问题中，如果模拟退火算法的参数设置不当，就有可能陷入局部最优解，从而无法找到最优的调度方案。

总结

基于模拟退火算法的虚拟机调度算法是一种有效的虚拟机调度算法，它具有全局优化能力强、适用性强和易于实现等优点。但是，该算法也存在计算开销较大、收敛速度慢和容易陷入局部最优解等缺点。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的虚拟机调度算法。第八部分基于模拟退火算法的虚拟机软硬件协同调度算法的应用场景关键词关键要点云计算，云计算系统通过虚拟化将一组物理服务器资源虚拟化，并将这些资源转换为多个独立虚拟机，操作系统和应用程序的实例运行在其中。每台虚拟机都有其分配的CPU、内存和存储资源.

1.虚拟机的资源调度对于保证应用程序的性能和资源利用率非常重要。

2.基于模拟退火算法的虚拟机软硬件协同调度算法可以通过动态调整虚拟机的资源分配，提高应用程序的性能和资源利用率。

3.基于模拟退火算法的虚拟机软硬件协同调度算法可以应用于云计算、分布式系统和移动计算等领域。

分布式系统，是多个独立计算机系统通过网络连接形成一个统一的、可协作完成某个任务的系统。

1.分布式系统中虚拟机的资源调度对于保证系统的可靠性和性能非常重要。

2.基于模拟退火算法的虚拟机软硬件协同调度算法可以通过动态调整虚拟机的资源分配，提高分布式系统的可靠性和性能。

3.基于模拟退火算法的虚拟机软硬件协同调度算法可以应用于分布式数据库、分布式文件系统和分布式云计算等领域。

移动计算，端设备通过无线网络连接到互联网，随时随地访问信息和服务。

1.移动计算中虚拟机的资源调度对于保证终端设备的性能和资源利用率非常重要。

2.基于模拟退火算法的虚拟机软硬件协同调度算法可以通过动态调整虚拟机的资源分配，提高移动计算的终端设备的性能和资源利用率。

3.基于模拟退火算法的虚拟机软硬件协同调度算法可以应用于移动游戏、移动商务和移动医疗等领域。

物联网，是指通过无线网络将各种物理设备连接起来，实现信息交换和通信。

1.物联网中虚拟机的资源调度对于保证设备的可靠性和性能非常重要。

2.基于模拟退火算法的虚拟机软硬件协同调度算法可以通过动态调整虚拟