10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.05.057
一种用于云计算资源调度的改进遗传算法
针对轮询调度算法、遗传算法和模拟退火算法在云计算资源调度中存在收敛速度慢、易早熟和资源负载不均衡等问题,提出了一种基于模拟退火思想的改进遗传算法(simulated annealing improved genetic algorithm:SAIGA);改进算法设计了基于任务平均完成时间和负载均衡的双适应度函数和自适应的交叉变异概率函数,允许算法在退火过程中以一定概率接受劣质解从而避免早熟现象的发生,将虚拟资源上任务分配数的标准差作为选择个体的依据来实现节点的负载均衡;仿真结果表明,改进算法与上述算法相比,在任务平均完成时间、资源利用率以及收敛速度上表现得更优越,能够较快地找到资源最优调度方案,具有较好的可行性和实用性.
云计算、轮询调度、模拟退火思想、改进遗传算法、负载均衡
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61261001;教育部科学技术研究重点项目212189
2016-08-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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