• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    一種用于云計(jì)算資源調(diào)度的改進(jìn)遺傳算法

    2016-11-23 10:02:41峰,畢利,楊
    關(guān)鍵詞:計(jì)算資源適應(yīng)度染色體

    劉 峰,畢 利,楊 軍

    (1.寧夏大學(xué)數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院,銀川 750021;2.寧夏大學(xué)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理中心,銀川 750021)

    一種用于云計(jì)算資源調(diào)度的改進(jìn)遺傳算法

    劉峰1,畢利1,楊軍2

    (1.寧夏大學(xué)數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院,銀川750021;2.寧夏大學(xué)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理中心,銀川750021)

    針對(duì)輪詢調(diào)度算法、遺傳算法和模擬退火算法在云計(jì)算資源調(diào)度中存在收斂速度慢、易早熟和資源負(fù)載不均衡等問題,提出了一種基于模擬退火思想的改進(jìn)遺傳算法(simulated annealing improved genetic algorithm:SAIGA);改進(jìn)算法設(shè)計(jì)了基于任務(wù)平均完成時(shí)間和負(fù)載均衡的雙適應(yīng)度函數(shù)和自適應(yīng)的交叉變異概率函數(shù),允許算法在退火過程中以一定概率接受劣質(zhì)解從而避免早熟現(xiàn)象的發(fā)生,將虛擬資源上任務(wù)分配數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差作為選擇個(gè)體的依據(jù)來實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載均衡;仿真結(jié)果表明,改進(jìn)算法與上述算法相比,在任務(wù)平均完成時(shí)間、資源利用率以及收斂速度上表現(xiàn)得更優(yōu)越,能夠較快地找到資源最優(yōu)調(diào)度方案,具有較好的可行性和實(shí)用性。

    云計(jì)算;輪詢調(diào)度;模擬退火思想;改進(jìn)遺傳算法;負(fù)載均衡

    0 引言

    云計(jì)算作為繼網(wǎng)格計(jì)算、并行計(jì)算和分布式計(jì)算之后的新興計(jì)算模式,被高校、科研機(jī)構(gòu)以及商業(yè)組織進(jìn)行了大量的研究。中國(guó)網(wǎng)格計(jì)算、云計(jì)算專家劉鵬給出如下定義:“云計(jì)算將計(jì)算任務(wù)分布在大量計(jì)算機(jī)構(gòu)成的資源池上,使各種應(yīng)用系統(tǒng)能夠根據(jù)需要獲取計(jì)算力、存儲(chǔ)空間和各種軟件服務(wù)[1]”。然而,云計(jì)算服務(wù)的核心問題是資源的調(diào)度,其服務(wù)質(zhì)量的好壞取決于調(diào)度效率的高低,因此資源調(diào)度一直是云計(jì)算研究領(lǐng)域重點(diǎn)和難點(diǎn)[2]。

    傳統(tǒng)資源調(diào)度算法大都是一些靜態(tài)算法,如貪心算法、輪詢調(diào)度算法等,這類方法對(duì)于少量任務(wù)的調(diào)度可以獲得較好的調(diào)度方案。隨著任務(wù)數(shù)的不斷增加,云計(jì)算系統(tǒng)的復(fù)雜性增大,傳統(tǒng)方法存在任務(wù)完成時(shí)間過長(zhǎng)、節(jié)點(diǎn)間負(fù)載不均衡和資源利用率低等缺點(diǎn)[3-4]。目前,人工智能技術(shù)的日趨成熟,智能算法越來越多地被用于資源調(diào)度中,成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。

    劉瑜等[5]提出了基于最優(yōu)跨度和負(fù)載均衡改進(jìn)遺傳算法的資源調(diào)度策略,考慮到云計(jì)算任務(wù)的數(shù)量大和復(fù)雜性,設(shè)計(jì)了基于資源數(shù)的編碼方式,在算法接近收斂階段自適應(yīng)調(diào)節(jié)最優(yōu)跨度適應(yīng)度函數(shù)來提高算法的收斂速度。袁浩等[6]提出了一種基于社會(huì)力群的智能優(yōu)化算法,通過模擬人群的擁擠退讓行為尋找使任務(wù)總時(shí)間最小的調(diào)度方案。徐文忠[7]等提出了一種新的基于遺傳算法的關(guān)于虛擬機(jī)負(fù)載均衡的調(diào)度策略,但沒有考慮到任務(wù)平均完成時(shí)間指標(biāo),不能滿足用戶對(duì)任務(wù)響應(yīng)時(shí)間的需求。李建鋒等[8]設(shè)計(jì)了雙適應(yīng)度函數(shù)去優(yōu)化資源調(diào)度過程,尋求使總?cè)蝿?wù)完成時(shí)間和任務(wù)平均完成時(shí)間都較小的調(diào)度方案,并取得了不錯(cuò)的效果。薛玉[9]提出一種基于混沌粒子群算法的云資源調(diào)度模型,把資源的負(fù)載均衡度作為要優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù),在尋優(yōu)過程中人工引入混沌機(jī)制對(duì)粒子進(jìn)行擾動(dòng),通過粒子間的信息交流與共享,尋求調(diào)度最優(yōu)解。鄔海艷[10]提出了基于元胞自動(dòng)機(jī)模型改進(jìn)遺傳算法用于云資源調(diào)度,其主要作用于遺傳算法的選擇和交叉操作中,根據(jù)演化規(guī)則自適應(yīng)調(diào)節(jié)元胞與鄰居元胞的狀態(tài),獲取最大適應(yīng)度值個(gè)體。Gao等[11]提出一種以任務(wù)完成時(shí)間、系統(tǒng)吞吐量為優(yōu)化目標(biāo)的蟻群算法構(gòu)建云計(jì)算資源調(diào)度模型,在任務(wù)總完成時(shí)間上取得不錯(cuò)的效果,但資源的利用率不高。Zhan Zhi-Hui等[12]提出了基于Min-min和上Max-min方法的負(fù)載均衡感知遺傳算法(LAGA),通過在適應(yīng)度函數(shù)中引入時(shí)間負(fù)載均衡模型(TLB)選擇優(yōu)勢(shì)個(gè)體,生成資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載更均衡的調(diào)度方案,僅考慮了資源的負(fù)載情況,卻對(duì)犧牲了算法的收斂速度。

    針對(duì)以上問題,本文結(jié)合模擬退火的思想來改進(jìn)遺傳算法在云計(jì)算資源中的調(diào)度,提出了基于任務(wù)平均完成時(shí)間和負(fù)載均衡的雙適應(yīng)度函數(shù),設(shè)計(jì)自適應(yīng)的交叉和變異概率函數(shù),使算法在尋優(yōu)時(shí)以一定概率接受劣質(zhì)解,減小改進(jìn)算法收斂到局部最優(yōu)解的可能性,同時(shí)采用基于資源節(jié)點(diǎn)數(shù)作為染色體的總長(zhǎng)度,每個(gè)資源所映射的任務(wù)總數(shù)和任務(wù)編號(hào)作為基因值的編碼方式,加快了算法的收斂速度,提高了算法的尋優(yōu)能力。

    1 云計(jì)算資源調(diào)度問題描述

    在云計(jì)算平臺(tái)上,管理者利用虛擬化技術(shù)把計(jì)算機(jī)的物理資源抽象為統(tǒng)一的虛擬資源,統(tǒng)一的虛擬資源又被分配到相互獨(dú)立的虛擬機(jī)上,而云計(jì)算中的資源調(diào)度問題就是利用一種調(diào)度策略把大量的計(jì)算任務(wù)分配到虛擬機(jī)上,實(shí)現(xiàn)虛擬資源的最大化利用。具體的講,就是如何把云計(jì)算中大量的計(jì)算任務(wù)根據(jù)一定的調(diào)度策略分配到最佳虛擬資源上,保證最少的任務(wù)完成時(shí)間和最大的資源利用率,云計(jì)算資源調(diào)度管理模型如圖1。

    圖1 云計(jì)算資源調(diào)度管理模型

    云計(jì)算資源調(diào)度包括數(shù)據(jù)中心D={d1,d2,…,dm}

    虛擬資源V={vm1,vm2,…,vmm}、計(jì)算任務(wù)T={t1,t2,…,tn}以及它們之間的映射關(guān)系。云計(jì)算資源調(diào)度模型可描述為:S={T,V,D,Mtv,Mvd}(1)式中,Mtv為任務(wù)與虛擬資源之間的映射關(guān)系,Mvd為虛擬機(jī)與數(shù)據(jù)中心的之間的映射關(guān)系。根據(jù)上述用戶任務(wù)-虛擬資源之間的映射關(guān)系,本文用二維數(shù)組統(tǒng)計(jì)每個(gè)任務(wù)在每個(gè)虛擬資源上的預(yù)計(jì)完成執(zhí)行時(shí)間ETC(Excepted Time To Completion)。

    其中:ETCij=cloudlet[i].length/vm[j].mips,表示第i個(gè)任務(wù)在第j個(gè)資源上的預(yù)計(jì)執(zhí)行時(shí)間。設(shè)Start(i,j)為任務(wù)ti在vmj上的開始執(zhí)行時(shí)間。則ti在vmj上的完成時(shí)間見式(3)。Finish(i,j)=Start(i,j)+ETCij(3)那么vmj上全部任務(wù)的完成時(shí)間見式 (4)(5)。

    式(5)中,cij=1表示任務(wù)ti在vmj上執(zhí)行,cij=0表示ti不在vmj上執(zhí)行。

    對(duì)于用戶全部計(jì)算任務(wù)T= {t1,t2,…,tn}的任務(wù)平均完成時(shí)間見式(6)。

    對(duì)于云計(jì)算資源的調(diào)度問題,即求使式(6)值最小的解,因此本文的目標(biāo)函數(shù)見式(7)。

    2 遺傳算法與模擬退火思想的融合設(shè)計(jì)

    2.1模擬退火思想

    2.2基于模擬退火思想的改進(jìn)遺傳算法設(shè)計(jì)

    2.2.1染色體編碼與種群初始化

    在任務(wù)調(diào)度的問題中,傳統(tǒng)遺傳算法通常將任務(wù)總數(shù)作為染色體基因串的長(zhǎng)度,每個(gè)任務(wù)對(duì)應(yīng)的資源ID作為染色體的基因值。但是云計(jì)算環(huán)境中任務(wù)的總數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于資源節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù),如果把任務(wù)總數(shù)作為染色體基因串的長(zhǎng)度,會(huì)導(dǎo)致算法收斂速度慢,找到最優(yōu)解的時(shí)間過長(zhǎng)。因此本文對(duì)染色體的編碼方式進(jìn)行了改進(jìn),將資源節(jié)點(diǎn)的數(shù)量作為染色體基因串的長(zhǎng)度,每個(gè)資源所映射的任務(wù)總數(shù)和任務(wù)編號(hào)作為染色體基因值,這種編碼方式可以加快算法的收斂速度。本文采用資源——任務(wù)的間接編碼方式,先對(duì)染色體進(jìn)行預(yù)編碼,設(shè)有n個(gè)任務(wù),M個(gè)資源節(jié)點(diǎn),如下產(chǎn)生一條染色體。

    {3,1,1,2,3,…,m-1,m,m-1}

    表示第1、5個(gè)任務(wù)分配到第3個(gè)資源上,第2、3個(gè)任務(wù)分配到第1個(gè)資源上,第n-2,n-1個(gè)任務(wù)分配到第m-1資源上,第n個(gè)任務(wù)分配到第m個(gè)資源上。接著對(duì)該染色體進(jìn)行二次編碼,則染色體基因串的長(zhǎng)度為資源總數(shù)m,染色體基因值為每個(gè)資源節(jié)點(diǎn)分配任務(wù)的總數(shù)和任務(wù)ID,二次處理后的染色體見表1。

    表1 二次處理后染色體的編碼方式

    在對(duì)染色體進(jìn)行編碼后,接著對(duì)種群進(jìn)行初始化,本文采用隨機(jī)方式產(chǎn)生N個(gè)染色體。

    2.2.2基于任務(wù)平均完成時(shí)間和負(fù)載均衡的雙適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)

    基于任務(wù)平均完成時(shí)間的適應(yīng)度函數(shù)見式(9)。

    式(9)表示第k個(gè)染色體上所有任務(wù)在節(jié)點(diǎn)j上平均執(zhí)行時(shí)間。在任務(wù)調(diào)度的過程中,我們還需要考慮資源負(fù)載均衡問題,節(jié)點(diǎn)負(fù)載較均衡使得資源利用率較高,避免計(jì)算能力高的節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)負(fù)荷同時(shí)能力低的節(jié)點(diǎn)被閑置。采用資源節(jié)點(diǎn)上任務(wù)分配數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差來衡量節(jié)點(diǎn)的負(fù)載均衡問題,設(shè)任務(wù)數(shù)為n,資源節(jié)點(diǎn)數(shù)為M,則每個(gè)資源節(jié)點(diǎn)上平均分配的任務(wù)數(shù)為資源節(jié)點(diǎn)任務(wù)分配數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差的適應(yīng)度函數(shù)見式(10)。

    其中:Assign_tasksk,i表示第k個(gè)染色體上的第i個(gè)資源節(jié)點(diǎn)所分配到的任務(wù)數(shù)。

    所以,本文設(shè)計(jì)基于任務(wù)平均完成時(shí)間和負(fù)載均衡的雙適應(yīng)度函數(shù)見式(11)。

    ω1和ω2分別是基于最小完成時(shí)間和任務(wù)分配數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差適應(yīng)度函數(shù)的權(quán)重。用戶根據(jù)自己的偏好決定每個(gè)適應(yīng)度函數(shù)的權(quán)重,且滿足ω1+ω2=1。

    2.2.3選擇算子設(shè)計(jì)

    在選擇算子的設(shè)計(jì)采用改進(jìn)的輪盤賭方法。首先根據(jù)式(9)計(jì)算每個(gè)染色體的適應(yīng)度值,然后計(jì)算該適應(yīng)度值相對(duì)于整個(gè)種群適應(yīng)度值總和中所占的比例,即該個(gè)體被復(fù)制到下一代中的概率。則個(gè)體k被選中的概率見式(12)。

    2.2.4交叉和變異算子設(shè)計(jì)

    本文采用模擬退火的思想對(duì)個(gè)體進(jìn)行交叉操作,種群中較優(yōu)個(gè)體以較低概率進(jìn)行交叉,增加種群中“弱勢(shì)”個(gè)體的交叉可能性,提高種群的多樣性,使算法陷入局部最優(yōu)解的可能性減小。交叉概率函數(shù)見式(13)。

    其中:favg表示每代群體的平均適應(yīng)度值,f2,f1分別表示隨機(jī)選擇的兩個(gè)個(gè)體中適應(yīng)度值的較大者與較小者。α為退火系數(shù),T為算法當(dāng)前迭代的溫度。當(dāng)適應(yīng)度函數(shù)值較大時(shí) (f2>f 1>favg),這時(shí)讓交叉概率Pc變小,防止較優(yōu)的個(gè)體被破壞,同時(shí)較小的交叉概率能加快種群向最優(yōu)解收斂。當(dāng)適應(yīng)度函數(shù)值較小時(shí)(f1<f2<favg),使交叉概率變大,期望重組出新的個(gè)體。交叉算子有利于在全局范圍內(nèi)找到較好的個(gè)體,容易出現(xiàn)在最優(yōu)解附近徘徊的現(xiàn)象,對(duì)局部解空間的尋優(yōu)能力較差,使用變異算子可以微調(diào)個(gè)體的基因值,提高全局的收斂精度,個(gè)體的變異概率函數(shù)見式(14)。

    其中,f′表示隨機(jī)選擇的個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)值,favg表示種群適應(yīng)度的平均值。當(dāng)隨機(jī)選擇個(gè)體的適應(yīng)度值大于平均適應(yīng)度值時(shí)(即f′>favg),根據(jù)上面的公式,f′越大,種群中個(gè)體的變異概率則越小。這樣可以在很大程度上避免較優(yōu)個(gè)體的結(jié)構(gòu)被破壞。

    2.2.5算法終止條件

    當(dāng)連續(xù)60代適應(yīng)度函數(shù)值無變化或者進(jìn)化代數(shù)達(dá)到200次時(shí),終止算法的執(zhí)行。

    本文使用均勻交叉、多點(diǎn)交叉相結(jié)合的實(shí)現(xiàn)方式,變異方式使用基因值變異。最后基于模擬退火的改進(jìn)遺傳算法(SAIGA)流程圖如圖2所示。

    圖2 改進(jìn)算法的流程圖

    3 仿真實(shí)驗(yàn)

    3.1仿真環(huán)境

    在Intel.Core2四核2.83 GHz CPU,4 G RAM,操作系統(tǒng)為Windows7 32 bit,采用CloudSim3.0軟件對(duì)算法進(jìn)行仿真,其核心是中心代理人和虛擬機(jī)調(diào)度策略,改進(jìn)算法通過擴(kuò)展Datacenter Broker和VMAllocationPolicy類實(shí)現(xiàn)云資源調(diào)度的模擬。

    3.2對(duì)比算法

    本文選擇輪詢調(diào)度算法(RR)、遺傳算法(GA)和模擬退火算法(SA)做對(duì)比實(shí)驗(yàn),分析比較4種算法在任務(wù)總完成時(shí)間、任務(wù)平均完成時(shí)間、負(fù)載均衡以及收斂速度方面的優(yōu)劣性。GA、SA和SAIGA算法的參數(shù)設(shè)置見表2。

    表2 GA、SA及SAIGA算法參數(shù)設(shè)置表

    3.3結(jié)果與分析

    實(shí)驗(yàn)中模擬任務(wù)的長(zhǎng)度MI取1 000~20 000之間,資源的運(yùn)算能力MIPS取500~5 000之間,分析任務(wù)數(shù)和虛擬資源數(shù)的變化對(duì)任務(wù)總完成時(shí)間、平均完成時(shí)間以及資源負(fù)載均衡的影響。

    1)將任務(wù)分配到10個(gè)資源節(jié)點(diǎn),改變?nèi)蝿?wù)的數(shù)量從10到200,記錄任務(wù)的總完成時(shí)間(ms),結(jié)果見表3,圖3。

    表3 資源數(shù)一定,不同任務(wù)數(shù)下的完成時(shí)間

    圖3 資源數(shù)一定,不同任務(wù)數(shù)下的總完成時(shí)間

    從圖3可以看出,在任務(wù)數(shù)不多時(shí),4種算法下任務(wù)的完成時(shí)間差別不大,這是由于初期資源節(jié)點(diǎn)的數(shù)量和任務(wù)的數(shù)量差別不大,節(jié)點(diǎn)有足夠的能力去處理這些任務(wù)。隨著任務(wù)數(shù)的增多,特別地當(dāng)任務(wù)數(shù)大于150時(shí),SAIGA算法調(diào)度下的任務(wù)總完成時(shí)間明顯優(yōu)于其他3種算法。

    2)當(dāng)任務(wù)數(shù)量固定為1 000時(shí),改變虛擬資源的數(shù)量,從10到50,記錄任務(wù)的平均完成時(shí)間如圖4。

    從圖4可以看出,在虛擬資源數(shù)較少時(shí),SAIGA的任務(wù)完成時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于RR、GA和SA。隨著虛擬資源數(shù)量的增加,4種算法下任務(wù)的完成時(shí)間都在不斷減少,最后SAIGA、GA和SA算法的任務(wù)平均完成時(shí)間大致接近,這是由于隨著資源節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加,其處理能力能夠逐漸滿足任務(wù)的執(zhí)行需求,任務(wù)搶占資源的情況減少。

    3)任務(wù)數(shù)為1 000時(shí),將任務(wù)分配到5個(gè)資源節(jié)點(diǎn)(R1,R2,R3,R4,R5)上,設(shè)置其處理能力分別為:(1 200, 900,600,1800,800)MIPS,記錄5個(gè)資源節(jié)點(diǎn)上的負(fù)載情況如圖5。

    圖4 不同資源數(shù)下任務(wù)的平均完成時(shí)間

    圖5 大量任務(wù)下資源節(jié)點(diǎn)的負(fù)載情況

    從圖5可以看出,在資源計(jì)算能力有較大差異的情況下,SAIGA算法的分配的任務(wù)數(shù)更加均衡,而RR沒有考慮到節(jié)點(diǎn)能力的差異性,采取了均分任務(wù)的方式,GA、SA中則出現(xiàn)計(jì)算能力高的節(jié)點(diǎn)分配到任務(wù)數(shù)較多,計(jì)算能力低的節(jié)點(diǎn)分配到的任務(wù)數(shù)較少的現(xiàn)象??傊?,SAIGA算法在資源節(jié)點(diǎn)的負(fù)載均衡方面表現(xiàn)出較好的優(yōu)越性。

    4)任務(wù)數(shù)為1 000時(shí),資源節(jié)點(diǎn)為40時(shí),GA和SAIGA算法的迭代收斂情況如圖6。

    圖6 SAIGA和GA算法收斂結(jié)果比較

    從圖6可以看出,在算法迭代初期GA和SAIGA性能差不多,但由于SAIGA采用任務(wù)總數(shù)加編號(hào)的方式作為染色體的基因值,使它后期的收斂速度加快。SAIGA算法在迭代120次后開始收斂,而GA算法在接近160代時(shí)才出現(xiàn)收斂的趨勢(shì),在收斂精度上改進(jìn)算法提高了近130秒。另外,GA算法迭代大約至60代時(shí)出現(xiàn)一些適應(yīng)度值超常的個(gè)體誤導(dǎo)了種群進(jìn)化的方向,但這些個(gè)體并不是算法最優(yōu)解。由于SAIGA采用自學(xué)習(xí)的交叉概率函數(shù),在算法接近收斂的階段對(duì)超常適應(yīng)度值的個(gè)體進(jìn)行了一定概率的調(diào)整,避免誤導(dǎo)了種群的進(jìn)化方向,使得改進(jìn)算法更快地收斂到最優(yōu)解。

    4 結(jié)束語

    針對(duì)云資源調(diào)度的動(dòng)態(tài)性、實(shí)時(shí)性等特點(diǎn),提出了一種基于模擬退火思想的改進(jìn)遺傳算法SAIGA。該算法比GA、SA和RR在任務(wù)平均完成時(shí)間上分別縮短了11%,25%和56%,在算法的收斂精度和速度上都有顯著的提高,收斂速度上提高了40代左右,能夠有效避免超常個(gè)體誤導(dǎo)種群的進(jìn)化方向和算法陷入局部最優(yōu),同時(shí)改進(jìn)算法能夠較均衡地分配任務(wù)到各個(gè)節(jié)點(diǎn)上,提高了資源的利用率。因此,改進(jìn)算法更加適合云環(huán)境下的資源調(diào)度,具有較好的實(shí)用性。

    [1]劉鵬.云計(jì)算[M].北京:電子工業(yè)出版社,2011.

    [2]Armbrust M,F(xiàn)ox A,Griffith R,et al.A View of Cloud Computing[J].Communications of the ACM,2010,53(4):50-58.

    [3]Caballer M,Blanquer I,MoltóG,et al.Dynamic Management of Virtual Infrastructures[J].Journal of Grid Computing,2015,13(1):53-70.

    [4]林偉偉,齊德昱.云計(jì)算資源調(diào)度研究綜述[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2012,39(10):1-6.

    [5]劉愉,趙志文,李小蘭,等.云計(jì)算環(huán)境中優(yōu)化遺傳算法的資源調(diào)度策略[J].北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2012,48(4):378-384.

    [6]袁浩,李昌兵.基于社會(huì)力群智能優(yōu)化算法的云計(jì)算資源調(diào)度[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2015,42(04):206-208.

    [7]徐文忠,彭志平,左敬龍.基于遺傳算法的云計(jì)算資源調(diào)度策略研究[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制,2015,23(5):1653-1656.

    [8]李建鋒,彭艦.云計(jì)算環(huán)境下基于改進(jìn)遺傳算法的任務(wù)調(diào)度算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2011,31(1):184-186.

    [9]薛玉.云計(jì)算環(huán)境下的資源調(diào)度優(yōu)化模型研究[J].計(jì)算機(jī)仿真,2013,30(5):362-365.

    [10]鄔海艷.基于云計(jì)算環(huán)境下資源調(diào)度算法研究 [D]:贛州:江西理工大學(xué),2012.

    [11]Gao Y,Guan H,Qi Z,et al.A multi-objective ant colony system algorithm for virtual machine placement in cloud computing[J].Journal of Computer and System Sciences,2013,79(8):1230-1242.

    [12]Zhan Z H,Zhang G Y,Ying L,et al.Load Balance Aware Genetic Algorithm for Task Scheduling in Cloud Computing[A].In:Dick G,Browne W,Whigham P,Zhang M,Bui L,Ishibuchi H,Jin Y,Li X,Shi Y,Singh P,Tan K,Tang K,editors.Simulated Evolution and Learning[C].Springer International Publishing,2014:644-655.

    [13]Gall J,Rosenhahn B,Seidel H P.An Introduction to Interacting Simulated Annealing[A].In:Rosenhahn B,Klette R,Metaxas D,editors.Human Motion[C].Springer Netherlands,2008:319-345.

    [14]S K,P VM.Optimization by simmulated annealing[J].science,1983,220(4598).

    An Improved Genetic Algorithm for Cloud Computing Resource Scheduling

    Liu Feng1,Bi Li1,Yang Jun2
    (1.School of Mathematics and Computer Science,Ningxia University,Yinchuan750021,China;2.Network Administration Center,Ningxia University,Yinchuan750021,China)

    For Round-Robin scheduling algorithm and genetic algorithm and simulated annealing algorithm in cloud resource scheduling having shortcomings,such as slow convergence speed,easy to premature and the imbalance of the resource load,the paper proposed the improved genetic algorithm combined with simulated annealing thought(Simulated Annealing Improved Genetic Algorithm:SAIGA).The improved algorithm gave a dual fitness function based on task average completion time and load balance and adaptive crossover mutation probability function.It allowed the algorithm in the annealing process to accept inferior solution with a certain probability to avoid prematurity phenomenon occurs.We regarded the virtual machine task allotment standard deviation as the basis of individual choice to realize the resource node load balancing.Simulation experiments showed that the improved algorithm is more superior on average task completion time,resource load balancing,and the convergence rate.It can rapidly find the optimal scheduling scheme and has good feasibility and practicability.

    cloud computing;round robin scheduling;simulated annealing thought;improved genetic algorithm;load balancing

    1671-4598(2016)05-0202-05

    10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.05.057

    TP393

    A

    2015-11-09;

    2015-12-11。

    國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61261001);教育部科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(212189)。

    劉峰(1989-),男,山東菏澤人,碩士研究生,主要從事智能調(diào)度算法方向的研究。

    畢利(1968-),女,寧夏銀川人,教授,碩士生導(dǎo)師,主要從事數(shù)據(jù)挖掘及組合優(yōu)化控制方向的研究。

    楊軍(1972-),男,寧夏吳忠人,教授,碩士生導(dǎo)師,主要從事云計(jì)算資源調(diào)度及無線傳感器網(wǎng)絡(luò)方向的研究。

    猜你喜歡
    計(jì)算資源適應(yīng)度染色體
    改進(jìn)的自適應(yīng)復(fù)制、交叉和突變遺傳算法
    基于模糊規(guī)劃理論的云計(jì)算資源調(diào)度研究
    改進(jìn)快速稀疏算法的云計(jì)算資源負(fù)載均衡
    多一條X染色體,壽命會(huì)更長(zhǎng)
    為什么男性要有一條X染色體?
    基于Wi-Fi與Web的云計(jì)算資源調(diào)度算法研究
    耦合分布式系統(tǒng)多任務(wù)動(dòng)態(tài)調(diào)度算法
    能忍的人壽命長(zhǎng)
    基于空調(diào)導(dǎo)風(fēng)板成型工藝的Kriging模型適應(yīng)度研究
    再論高等植物染色體雜交
    咕卡用的链子| 亚洲美女黄片视频| 97碰自拍视频| 久久狼人影院| 窝窝影院91人妻| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 在线观看www视频免费| 国产成人欧美| 久久人人精品亚洲av| 国产一区在线观看成人免费| 久久中文看片网| 91av网站免费观看| 久久精品成人免费网站| 欧美色欧美亚洲另类二区 | 亚洲天堂国产精品一区在线| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 一区二区三区国产精品乱码| 一级毛片高清免费大全| 又黄又爽又免费观看的视频| 国产精品一区二区精品视频观看| 欧美乱色亚洲激情| www.自偷自拍.com| 一区二区日韩欧美中文字幕| 免费在线观看完整版高清| 叶爱在线成人免费视频播放| av网站免费在线观看视频| 又大又爽又粗| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 9色porny在线观看| 搞女人的毛片| 不卡一级毛片| 日韩精品青青久久久久久| 欧美午夜高清在线| 淫秽高清视频在线观看| 最近最新免费中文字幕在线| 色av中文字幕| 黄色毛片三级朝国网站| 超碰成人久久| 日韩精品中文字幕看吧| 亚洲五月色婷婷综合| 午夜两性在线视频| 亚洲成人精品中文字幕电影| 香蕉丝袜av| 男女下面插进去视频免费观看| 一边摸一边抽搐一进一小说| 男人操女人黄网站| 制服人妻中文乱码| 亚洲午夜理论影院| 免费无遮挡裸体视频| 亚洲专区国产一区二区| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 国产免费av片在线观看野外av| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 国产又色又爽无遮挡免费看| 国产精品av久久久久免费| 亚洲精华国产精华精| 亚洲黑人精品在线| 欧美国产日韩亚洲一区| 咕卡用的链子| 一进一出抽搐gif免费好疼| 免费在线观看完整版高清| 99国产综合亚洲精品| 久久久久久久久久久久大奶| 一区在线观看完整版| 欧美久久黑人一区二区| 超碰成人久久| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 日本欧美视频一区| 国产欧美日韩精品亚洲av| 国产成人精品在线电影| 男女下面插进去视频免费观看| 国产区一区二久久| 免费观看精品视频网站| 黄片播放在线免费| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 18禁观看日本| 久久亚洲精品不卡| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 免费看美女性在线毛片视频| 啪啪无遮挡十八禁网站| 精品午夜福利视频在线观看一区| 久久久久久久久免费视频了| 午夜福利影视在线免费观看| 国产成人欧美| av欧美777| 香蕉丝袜av| 欧美色视频一区免费| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 在线观看舔阴道视频| 国产精品乱码一区二三区的特点 | а√天堂www在线а√下载| 国产色视频综合| 天堂影院成人在线观看| 无限看片的www在线观看| 999久久久精品免费观看国产| 99精品欧美一区二区三区四区| 精品国产乱码久久久久久男人| 国产av一区二区精品久久| a级毛片在线看网站| 亚洲第一电影网av| 国语自产精品视频在线第100页| 亚洲全国av大片| 亚洲三区欧美一区| 免费人成视频x8x8入口观看| 色综合站精品国产| 久久久久久国产a免费观看| av视频免费观看在线观看| 国产精品一区二区三区四区久久 | 男人操女人黄网站| 日韩大码丰满熟妇| 亚洲第一青青草原| 日韩欧美三级三区| 91成人精品电影| 成人av一区二区三区在线看| 咕卡用的链子| 亚洲avbb在线观看| 国产熟女午夜一区二区三区| 成人手机av| 亚洲av第一区精品v没综合| 国产一区二区在线av高清观看| 国产亚洲精品久久久久5区| 91精品三级在线观看| 国产av一区二区精品久久| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 人人妻人人澡欧美一区二区 | 一进一出抽搐动态| 国产99久久九九免费精品| 日韩欧美在线二视频| 成人永久免费在线观看视频| 亚洲 国产 在线| 男人舔女人下体高潮全视频| 欧美成人性av电影在线观看| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 欧美中文综合在线视频| 少妇粗大呻吟视频| 女性生殖器流出的白浆| 亚洲av电影不卡..在线观看| 亚洲一区中文字幕在线| 国产xxxxx性猛交| 亚洲五月天丁香| 性欧美人与动物交配| 一区二区三区国产精品乱码| 国产免费av片在线观看野外av| 日日干狠狠操夜夜爽| 高清毛片免费观看视频网站| 久久久久久久久中文| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看 | 亚洲一区中文字幕在线| 一区福利在线观看| 欧美成人性av电影在线观看| 国产精品野战在线观看| 午夜精品国产一区二区电影| 国产欧美日韩精品亚洲av| 亚洲人成电影免费在线| 丁香六月欧美| 在线观看免费视频网站a站| 日韩欧美免费精品| 日本一区二区免费在线视频| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 精品人妻1区二区| 日本精品一区二区三区蜜桃| 国产区一区二久久| 亚洲色图av天堂| 国产成人系列免费观看| 后天国语完整版免费观看| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 久久婷婷成人综合色麻豆| 大陆偷拍与自拍| x7x7x7水蜜桃| 亚洲专区字幕在线| 免费在线观看影片大全网站| 黄色视频,在线免费观看| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| www.自偷自拍.com| 大陆偷拍与自拍| 女警被强在线播放| 一级黄色大片毛片| 亚洲片人在线观看| 久久久国产精品麻豆| 老司机午夜福利在线观看视频| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 久久狼人影院| 人成视频在线观看免费观看| 两人在一起打扑克的视频| 午夜激情av网站| 免费少妇av软件| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 久久精品91无色码中文字幕| 日本 欧美在线| 自线自在国产av| 神马国产精品三级电影在线观看 | 搞女人的毛片| 又黄又粗又硬又大视频| 黄色 视频免费看| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 成人精品一区二区免费| 日日爽夜夜爽网站| 精品国产乱子伦一区二区三区| 国产成人av激情在线播放| 国内精品久久久久精免费| 看免费av毛片| 亚洲一区二区三区不卡视频| 国产精品 欧美亚洲| 日本五十路高清| 97人妻精品一区二区三区麻豆 | 国产伦人伦偷精品视频| 麻豆成人av在线观看| 又黄又粗又硬又大视频| 亚洲电影在线观看av| 国产三级在线视频| 国产亚洲精品久久久久5区| 青草久久国产| 一进一出抽搐动态| 色尼玛亚洲综合影院| 亚洲精品av麻豆狂野| 亚洲全国av大片| 99re在线观看精品视频| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 久久亚洲精品不卡| 亚洲中文av在线| 久久香蕉激情| 黄色a级毛片大全视频| 久久婷婷成人综合色麻豆| 在线天堂中文资源库| 99久久综合精品五月天人人| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 精品人妻在线不人妻| 国产av精品麻豆| 91大片在线观看| 亚洲精品中文字幕在线视频| 国产亚洲欧美在线一区二区| 麻豆av在线久日| 色av中文字幕| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 国产一区在线观看成人免费| 1024视频免费在线观看| 免费观看精品视频网站| 免费无遮挡裸体视频| 成人亚洲精品一区在线观看| e午夜精品久久久久久久| 国产成+人综合+亚洲专区| 日韩成人在线观看一区二区三区| 国产精品二区激情视频| 欧美一级毛片孕妇| 国产午夜福利久久久久久| 黄色视频不卡| 亚洲精品国产一区二区精华液| 亚洲专区国产一区二区| 精品乱码久久久久久99久播| 女警被强在线播放| 香蕉久久夜色| 午夜福利一区二区在线看| 久久性视频一级片| 久久伊人香网站| 99国产极品粉嫩在线观看| 国产精品精品国产色婷婷| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 日本 av在线| av网站免费在线观看视频| 9色porny在线观看| 午夜福利高清视频| 免费看十八禁软件| 男男h啪啪无遮挡| 亚洲精品一区av在线观看| 亚洲熟妇熟女久久| 极品人妻少妇av视频| 欧美乱码精品一区二区三区| 天堂√8在线中文| 可以在线观看的亚洲视频| 亚洲avbb在线观看| av中文乱码字幕在线| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 精品第一国产精品| 精品国产一区二区三区四区第35| 波多野结衣一区麻豆| 国产精品电影一区二区三区| 两个人免费观看高清视频| 精品欧美国产一区二区三| 丝袜美足系列| 国产主播在线观看一区二区| 亚洲一区高清亚洲精品| 亚洲国产精品合色在线| 在线永久观看黄色视频| 首页视频小说图片口味搜索| 一边摸一边做爽爽视频免费| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 欧美丝袜亚洲另类 | 天堂影院成人在线观看| 亚洲伊人色综图| 俄罗斯特黄特色一大片| 欧美一级a爱片免费观看看 | 中文字幕色久视频| 12—13女人毛片做爰片一| 欧美日韩乱码在线| 热99re8久久精品国产| 又紧又爽又黄一区二区| 91精品三级在线观看| 欧美色欧美亚洲另类二区 | 亚洲av第一区精品v没综合| 在线播放国产精品三级| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 亚洲七黄色美女视频| 最新美女视频免费是黄的| ponron亚洲| 嫁个100分男人电影在线观看| 9191精品国产免费久久| 美女午夜性视频免费| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 99国产精品一区二区三区| 午夜免费观看网址| 男人的好看免费观看在线视频 | 男人舔女人下体高潮全视频| 亚洲欧美激情综合另类| 国语自产精品视频在线第100页| 18禁观看日本| 一区在线观看完整版| 午夜福利影视在线免费观看| 精品一品国产午夜福利视频| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 成年版毛片免费区| 亚洲男人天堂网一区| 嫁个100分男人电影在线观看| 亚洲av片天天在线观看| 欧美黑人精品巨大| 黄色视频,在线免费观看| 精品久久久久久久人妻蜜臀av | 国产一区二区激情短视频| 美女高潮到喷水免费观看| 黑人欧美特级aaaaaa片| 日本 av在线| 黄色片一级片一级黄色片| 少妇粗大呻吟视频| 日日干狠狠操夜夜爽| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 免费av毛片视频| av片东京热男人的天堂| 又紧又爽又黄一区二区| 亚洲激情在线av| 午夜久久久在线观看| 国产成人欧美| 黄频高清免费视频| √禁漫天堂资源中文www| 亚洲第一av免费看| 真人一进一出gif抽搐免费| 91九色精品人成在线观看| 国产野战对白在线观看| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 日韩欧美一区视频在线观看| 国产麻豆69| 女性被躁到高潮视频| 男女床上黄色一级片免费看| 久99久视频精品免费| 国产精品电影一区二区三区| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 久久香蕉激情| 女人精品久久久久毛片| 国产男靠女视频免费网站| 久久精品91无色码中文字幕| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 国产一区二区三区综合在线观看| 欧美日韩福利视频一区二区| 亚洲 欧美 日韩 在线 免费| 国产亚洲欧美在线一区二区| 中出人妻视频一区二区| 精品电影一区二区在线| 久久亚洲真实| 欧美乱码精品一区二区三区| 国产精品免费一区二区三区在线| 久久中文字幕一级| 精品欧美国产一区二区三| 美女国产高潮福利片在线看| 国产av一区二区精品久久| 可以在线观看的亚洲视频| 欧美精品亚洲一区二区| 91精品三级在线观看| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 国产成人系列免费观看| 男人操女人黄网站| 咕卡用的链子| 制服丝袜大香蕉在线| 精品国产乱子伦一区二区三区| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 首页视频小说图片口味搜索| 身体一侧抽搐| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 国产精品 欧美亚洲| 亚洲精品在线观看二区| 男人的好看免费观看在线视频 | 99国产精品免费福利视频| 国产在线精品亚洲第一网站| 亚洲欧美日韩无卡精品| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 久久精品91蜜桃| av网站免费在线观看视频| 亚洲午夜理论影院| 国产av精品麻豆| 可以在线观看毛片的网站| 男人舔女人下体高潮全视频| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 亚洲精品国产区一区二| 久久精品国产亚洲av高清一级| 国产精品野战在线观看| 精品久久久久久久毛片微露脸| 国产精品一区二区免费欧美| 国产又色又爽无遮挡免费看| 色尼玛亚洲综合影院| 午夜影院日韩av| 99国产精品一区二区蜜桃av| 老司机在亚洲福利影院| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 国产午夜精品久久久久久| 日本三级黄在线观看| 国产精品,欧美在线| 亚洲成国产人片在线观看| 欧美日韩黄片免| 久久香蕉激情| 欧美成人午夜精品| 禁无遮挡网站| 曰老女人黄片| 国产成人精品在线电影| 国产免费男女视频| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 欧美激情高清一区二区三区| 亚洲 欧美一区二区三区| 日韩三级视频一区二区三区| 国产片内射在线| 精品久久久久久,| 免费不卡黄色视频| 又黄又粗又硬又大视频| 午夜福利,免费看| 看免费av毛片| 天天添夜夜摸| 又黄又爽又免费观看的视频| 久久精品成人免费网站| 色哟哟哟哟哟哟| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 黑人操中国人逼视频| 叶爱在线成人免费视频播放| 中文字幕久久专区| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| 国产成人av激情在线播放| 自线自在国产av| 少妇的丰满在线观看| 精品电影一区二区在线| 母亲3免费完整高清在线观看| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 亚洲少妇的诱惑av| 制服诱惑二区| 亚洲精品在线观看二区| 黄色片一级片一级黄色片| 欧美av亚洲av综合av国产av| 精品国产一区二区久久| 色哟哟哟哟哟哟| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| ponron亚洲| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 久久性视频一级片| 老司机靠b影院| 日韩高清综合在线| 欧美精品啪啪一区二区三区| 国产伦人伦偷精品视频| 高清在线国产一区| 成人免费观看视频高清| 国产精品野战在线观看| 高清黄色对白视频在线免费看| 美国免费a级毛片| 色播亚洲综合网| 无限看片的www在线观看| 母亲3免费完整高清在线观看| 成人国产综合亚洲| 黄频高清免费视频| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 亚洲黑人精品在线| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 又大又爽又粗| 一级黄色大片毛片| 精品熟女少妇八av免费久了| 国产真人三级小视频在线观看| 九色国产91popny在线| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 老熟妇乱子伦视频在线观看| 老汉色av国产亚洲站长工具| 欧美一级毛片孕妇| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 精品福利观看| 久久午夜综合久久蜜桃| 久久久久亚洲av毛片大全| 长腿黑丝高跟| 国产亚洲欧美98| 妹子高潮喷水视频| 国产av精品麻豆| 精品第一国产精品| a在线观看视频网站| 国产精华一区二区三区| 午夜日韩欧美国产| 国产主播在线观看一区二区| 欧美色视频一区免费| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看 | 亚洲一区二区三区不卡视频| 久久久久久久久久久久大奶| 亚洲专区中文字幕在线| 欧美成人免费av一区二区三区| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 欧美成人一区二区免费高清观看 | 校园春色视频在线观看| 天堂动漫精品| 国产精品乱码一区二三区的特点 | av中文乱码字幕在线| 国产精品永久免费网站| 国产亚洲欧美在线一区二区| 97人妻天天添夜夜摸| 日韩有码中文字幕| 日本 av在线| 久久 成人 亚洲| 色播亚洲综合网| 老熟妇仑乱视频hdxx| 亚洲av电影不卡..在线观看| 亚洲精品粉嫩美女一区| 国产乱人伦免费视频| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 国产主播在线观看一区二区| 精品高清国产在线一区| 麻豆av在线久日| 亚洲伊人色综图| 国产人伦9x9x在线观看| 免费高清在线观看日韩| 精品第一国产精品| 男女之事视频高清在线观看| 91在线观看av| 亚洲av第一区精品v没综合| 亚洲 欧美一区二区三区| 国产精品久久久av美女十八| 精品电影一区二区在线| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | 女同久久另类99精品国产91| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 我的亚洲天堂| 免费看a级黄色片| 久久午夜亚洲精品久久| 国产成+人综合+亚洲专区| 搡老妇女老女人老熟妇| 日日爽夜夜爽网站| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 午夜老司机福利片| 欧美日本亚洲视频在线播放| 亚洲人成电影免费在线| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 中亚洲国语对白在线视频| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 欧美性长视频在线观看| 久热这里只有精品99| 亚洲精品国产一区二区精华液| 久久久久久人人人人人| 国产精品av久久久久免费| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 亚洲精品国产区一区二| 美女 人体艺术 gogo| 国产男靠女视频免费网站| bbb黄色大片| 丰满的人妻完整版| 亚洲在线自拍视频| 久久久国产精品麻豆| 丁香六月欧美| 视频在线观看一区二区三区| 一边摸一边做爽爽视频免费| 国产成人欧美在线观看| avwww免费| 亚洲av成人一区二区三| 精品久久久久久久毛片微露脸| 高潮久久久久久久久久久不卡| 日韩av在线大香蕉| 一边摸一边做爽爽视频免费| www国产在线视频色| 精品一品国产午夜福利视频| 国产精品永久免费网站| 国产91精品成人一区二区三区| 精品久久久久久成人av| 亚洲视频免费观看视频| 天堂影院成人在线观看| 男女之事视频高清在线观看| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 免费不卡黄色视频| 国产一区在线观看成人免费| 热re99久久国产66热| 国产精品精品国产色婷婷| 老汉色∧v一级毛片| 免费在线观看黄色视频的| 两个人免费观看高清视频| 黄片播放在线免费| 免费人成视频x8x8入口观看| 中文亚洲av片在线观看爽| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 性色av乱码一区二区三区2| 中出人妻视频一区二区| 久久人人97超碰香蕉20202| 午夜精品在线福利| 亚洲专区国产一区二区| 国产亚洲精品久久久久5区| 欧美激情久久久久久爽电影 | 视频区欧美日本亚洲| svipshipincom国产片| 国产一区二区三区视频了| 一级片免费观看大全| 久久久久久久久中文| 亚洲av美国av| 午夜福利成人在线免费观看| 免费在线观看完整版高清| 91大片在线观看|