云计算中虚拟机放置问题的萤火虫群优化算法（文献阅读与问题理解）

原文标题：
Glowworm Swarm Optimisation Algorithm for Virtual Machine Placement in Cloud Computing

缩写：
GSO：萤火虫算法
VM：虚拟机
VMs：虚拟机复数
VMP：虚拟机放置
PH：物理节点

期刊会议名称：
Ubiquitous Intelligence & Computing, Advanced and Trusted Computing, Scalable Computing and
Communications, Cloud and Big Data Computing, Internet of People, and Smart World Congress
(UIC/ATC/ScalCom/CBDCom/IoP/SmartWorld), 2016 Intl IEEE Conferences
摘要：
为了虚拟机（VM）放置问题的低能耗与最小化SLA违规，文章中提出了一种萤火虫群算法。仿真结果显示萤火虫群算法（GSO）性能优于很多普通的虚拟机放置算法。

文章大致结构：
1)虚拟机放置（VMP）基本知识
2)云环境中的虚拟机放置问题研究现况
3)制定虚拟机放置问题
4)描述和讨论GSO算法
5)仿真设置和结果的细节
6)结论和展望

几个概念：
虚拟机放置的两种情况：
1)把新的虚拟机放置在物理节点上
2)虚拟机重新放置，对现有的虚拟机放置进行优化
3)GSO算法是一种启发式算法

SLA违规发生：
1)高CPU利用率
2)高内存利用率

迁移的原因：
为了避免过高物理节点负载导致VMs性能下降，VMs需要进行迁移。迁移后，一些物理节点可以关闭或者