云计算环境下利用改进遗传算法结合二次编码的大规模资源调度方法
Large-scale resource scheduling method using improved genetic algorithm combined with secondary coding in cloud computing environment
空军工程大学 信息与导航学院, 西安 710077
摘要
针对传统遗传算法无法满足多用户下的大规模云计算环境下的资源调度问题，提出利用改进遗传算法结合二次编码的方法解决大规模资源调度。首先，在选择复制阶段，采用基于最小任务完成时间和匹配程度的双适应度函数，对种群以双重标准进行筛选。然后，对算法的交叉变异概率进行了自适应优化，使其自适应能力进一步提高，保证了算法尽快向最优解收敛。同时引入的收敛终止条件保证了算法尽快跳出循环。最后，在CloudSim平台上对改进遗传算法（IGA）进行了分析，实验结果表明，提出的改进遗传算法能够很好地适用于大规模资源调度，且结果优于其他几种较新的对比算法。
基金项目
国家自然科学基金资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.02.0060
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2390-2394
文章编号: 1001-3695(2020)08-031-2390-05
发布历史
[2020-08-05] 印刷出版
引用本文
谷南南, 姚佩阳, 焦志强. 云计算环境下利用改进遗传算法结合二次编码的大规模资源调度方法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (8): 2390-2394. (Gu Nannan, Yao Peiyang, Jiao Zhiqiang. Large-scale resource scheduling method using improved genetic algorithm combined with secondary coding in cloud computing environment [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (8): 2390-2394. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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