云游戏环境下玩家间延迟和运营成本联合优化机制研究

论文摘要

伴随着云计算和GPU虚拟化技术的显著进步,云游戏在游戏行业中越来越受欢迎。在云游戏中,游戏存储在云服务器上并在云服务器上运行,游戏玩家通过瘦客户端与游戏进行交互。云游戏服务提供商通常使用多个地理上分布的数据中心来提供他们的服务。云游戏服务提供商面临的主要挑战是找到两个相互矛盾的需求之间的最佳权衡:降低基础设施运营成本并提高玩家体验质量。为了提供高质量的游戏体验,除了满足玩家的响应延迟目标外,还需保证不同地区交互玩家间的响应延迟尽可能的相同,以便确保游戏的公平性。此外,不同地区的云数据中心位于不同的电力区域内,电价波动趋势也不尽相同,每个云数据中心的能效指标也存在差异,这使得通过在跨区域云数据中心之间合理地进行虚拟机分配,以便减少电力成本费用成为可能。鉴于此,本文研究多人云游戏环境下玩家间交互延迟差异和功耗成本联合优化策略,通过合理的安排虚拟机的运行位置,以便最小化玩家间交互延迟差异和游戏运营商的电力成本支出。本文将该问题定义为存在约束的多目标优化问题,并提出改进的灰狼算法来解决。基于真实环境的仿真参数,进行了大量的仿真实验,结果表明,与其他应用于类似问题的最新算法相比,本文提出的算法更加有效且高效。

论文目录

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 王林

导师: 高永强

关键词: 云游戏,虚拟机分配,灰狼算法,分布式数据中心

来源: 内蒙古大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 数学,计算机硬件技术

单位: 内蒙古大学

分类号: O221.6;TP368.5

总页数: 50

文件大小: 2339K

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