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期刊文章详细信息

基于改进遗传算法的云计算任务调度算法    

A Task Scheduling Algorithm Based on Improved Genetic Algorithm in Cloud Computing Environment

  

文献类型:期刊文章

作  者:胡艳华[1] 唐新来[1,2]

机构地区:[1]广西科技大学鹿山学院电气与计算机工程系,广西柳州545616 [2]广西科技大学教务处,广西柳州545616

出  处:《计算机技术与发展》

基  金:广西壮族自治区自然科学基金项目(2013GXNSFAA019347);广西科技大学鹿山学院科学基金项目(2015LSKY05)

年  份:2016

卷  号:26

期  号:10

起止页码:137-141

语  种:中文

收录情况:JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘  要:任务调度是云计算的核心问题。云计算中的任务调度算法要求在提高系统吞吐量和最大跨度的同时又要兼顾资源的安全与负载均衡问题。传统遗传算法因具有强大的并行空间搜索能力而在云计算中得到广泛应用,但其亦存在明显不足,即随着计算机规模的不断扩大,收敛性逐渐降低,存在易早熟等不足,限制了其调度性能。而Min-Min和Max-Min算法简单易行,且具有较好的时间跨度,可以较好地弥补传统算法的不足。在传统遗传算法的基础上,结合Min-Min和Max-Min算法,提出了一种新的云计算任务调度算法,在产生初始化种群时引入Min-Min和Max-Min算法,并选取任务完成时间和负载均衡作为双适应度函数,提高了初始化种群的质量、算法搜索能力以及收敛速度。仿真结果表明,该算法优于传统遗传算法,是一种有效的云计算任务调度算法。

关 键 词:云计算 遗传算法 任务调度 Min—Min算法  Max—Min算法  

分 类 号:TP393]

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同被引文献:

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