基于改进混合遗传算法的云资源调度算法

发布时间：2018-01-01 01:32

  本文关键词：基于改进混合遗传算法的云资源调度算法　出处：《电视技术》2015年18期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：在云计算中,系统规模和虚拟机迁移数量都是十分庞大的,需要高效的调度策略对其进行优化。将云计算的任务分配抽象为背包求解问题,可通过遗传算法进行求解。传统的遗传算法具有局部搜索能力差以及早熟现象的缺点,采用遗传和贪婪相结合的混合遗传算法。针对混合遗传算法在资源利用率与能源消耗的收敛速度较慢问题,通过改进适应度函数,改变了适应度函数在不同染色体间的差异度,从而提高了染色体在选择算子中的择优性能。仿真结果表明,该方法能够有效提高混合遗传算法在云计算资源优化中的收敛速度。
[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.
【作者单位】： 桂林电子科技大学广西信息实验中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(61172054;61362006) 广西自然科学基金项目(2014GXNSFAA118387;2013GXNSFAA019334) 桂林电子科技大学研究生创新项目(GDYCS201409)
【分类号】：TP18;TP393.07
【正文快照】： 随着云计算[1]技术的日趋成熟,与之相关的服务和应用也在逐年递增,使得云计算环境下的服务器数量高速增长。因此,如何合理地分配这些资源来提高云计算系统的整体性能和效率,是云计算的一个关键性问题。目前,在云计算环境下基于遗传算法的资源调度问题已经进行了大量研究工作。

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1362373