本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)混合遺傳算法的云資源調(diào)度算法　出處：《電視技術(shù)》2015年18期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：在云計(jì)算中,系統(tǒng)規(guī)模和虛擬機(jī)遷移數(shù)量都是十分龐大的,需要高效的調(diào)度策略對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。將云計(jì)算的任務(wù)分配抽象為背包求解問題,可通過遺傳算法進(jìn)行求解。傳統(tǒng)的遺傳算法具有局部搜索能力差以及早熟現(xiàn)象的缺點(diǎn),采用遺傳和貪婪相結(jié)合的混合遺傳算法。針對(duì)混合遺傳算法在資源利用率與能源消耗的收斂速度較慢問題,通過改進(jìn)適應(yīng)度函數(shù),改變了適應(yīng)度函數(shù)在不同染色體間的差異度,從而提高了染色體在選擇算子中的擇優(yōu)性能。仿真結(jié)果表明,該方法能夠有效提高混合遺傳算法在云計(jì)算資源優(yōu)化中的收斂速度。
[Abstract]:In cloud computing, the system size and the number of virtual machine migration are very large, which need to be optimized by efficient scheduling strategy. The task allocation of cloud computing is abstracted as a knapsack problem. It can be solved by genetic algorithm. The traditional genetic algorithm has the shortcomings of poor local search ability and premature phenomenon. In order to solve the problem of slow convergence speed of hybrid genetic algorithm in resource utilization and energy consumption, the fitness function is improved. The difference of fitness function between different chromosomes is changed, and the preferential performance of chromosomes in the selection operator is improved. The simulation results show that. This method can effectively improve the convergence speed of hybrid genetic algorithm in cloud computing resource optimization.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)廣西信息實(shí)驗(yàn)中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61172054;61362006) 廣西自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2014GXNSFAA118387;2013GXNSFAA019334) 桂林電子科技大學(xué)研究生創(chuàng)新項(xiàng)目(GDYCS201409)
【分類號(hào)】：TP18;TP393.07
【正文快照】： 隨著云計(jì)算[1]技術(shù)的日趨成熟,與之相關(guān)的服務(wù)和應(yīng)用也在逐年遞增,使得云計(jì)算環(huán)境下的服務(wù)器數(shù)量高速增長(zhǎng)。因此,如何合理地分配這些資源來提高云計(jì)算系統(tǒng)的整體性能和效率,是云計(jì)算的一個(gè)關(guān)鍵性問題。目前,在云計(jì)算環(huán)境下基于遺傳算法的資源調(diào)度問題已經(jīng)進(jìn)行了大量研究工作。

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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3 彭珊，

本文編號(hào)：1362373