如何在提高云計(jì)算服務(wù)資源調(diào)度效率的同時盡量降低工作能耗,成為當(dāng)前必須解決的問題。因此,提出一種基于遺傳算法的云計(jì)算資源調(diào)度方法,適用于高校師資培訓(xùn)資源管理。首先,搭建基于云服務(wù)的高校教師師資培訓(xùn)系統(tǒng)模式;其次,利用具有較強(qiáng)NP問題解決能力的遺傳算法設(shè)計(jì)大規(guī)模集群的資源調(diào)度方法,并采用粒子群算法對其全局尋優(yōu)能力進(jìn)行改進(jìn);最后,設(shè)計(jì)了由質(zhì)量和成本構(gòu)成的雙指標(biāo)約束適應(yīng)度函數(shù)。CloudSim平臺的Hadoop實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果顯示,提出的遺傳云計(jì)算資源調(diào)度方法在約束條件下獲得了最佳的調(diào)度結(jié)果。 

【文章來源】：現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(01)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

基于云服務(wù)的高校教師師資培訓(xùn)系統(tǒng)架構(gòu)

如前面所述，面對云計(jì)算平臺中存儲的異構(gòu)、動態(tài)和大規(guī)模教學(xué)資源時，傳統(tǒng)的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度算法的性能較差，平衡性和工作效率較低。因此，本文采用遺傳算法來實(shí)現(xiàn)云計(jì)算資源的調(diào)度。首先，假設(shè)資源調(diào)度任務(wù)中具有m個主機(jī)H，且這些主機(jī)上安裝了n個虛擬機(jī)V，利用編碼映射對每個遺傳個體進(jìn)行編碼{k0,k1,k2,…,kn-1}。如圖2所示，虛擬機(jī)與主機(jī)映射關(guān)系中，序列長度為5，那么V的0～5的編號為{1,0,2,0,2}，序列中的編號為主機(jī)H的編號，然后初始化生成種群。設(shè)某個調(diào)度任務(wù)的組成對象總量為N，則N個組成對象單個的適應(yīng)度為fi，那么，第i個對象被挑中進(jìn)化的概率為：

圖3 時間跨度對比

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3557594