基于改进差分进化算法的云计算资源调度策略
在云计算环境之中,计算资源会动态地发生变化,差分算法通过选择、交叉和变异操作对云计算任务资源调度问题实现寻优,具备较高的前期寻优效果,但它的全局搜索能力较差,后期对最优解的搜索速度变慢,提出了一种变异概率自适应调整的改进差分进化算法(Adaptive Tuning of Mutation Probability Improved Differential Evolution,ATMPIDE)云计算资源调度策略,其中,交叉操作选择种群的个体来执行多点交叉操作,改变染色体的基因排列,生成更多不一样的个体,确保群体的多样化.变异操作能够根据适应度的值自动设定阈值,在个体基因上随机选择多个位置,每个位置进行小范围变异,根据变异的阈值,若产生的随机数小于阈值,则发生变异,否则不发生变异.仿真实验证明,所提出的改进算法能够加强全局搜索能力及加快搜索速度,最终找出最优解,不管虚拟机数量与任务数量之间如何变化,该算法在负载均衡方面和任务完成时间等方面都能取得较好的效果.
云计算、差分进化算法、资源调度
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TP393(计算技术、计算机技术)
甘肃省工业和信息化发展省级专项基金资助项目;甘肃省引导科技创新发展专项基金资金项目
2020-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
532-538
