云计算下的一种基于改进的量子遗传算法在资源分配的研究

发布时间：2018-10-10 06:55

【摘要】：如何提高云计算中的资源调度分配的情况,提出采用值聚类和遗传算法相结合的方式,将遗传算法中求解个体适应度与云计算中的资源序列进行对应。首先针对遗传算法的不足,采用聚类中心旋转坐标的值聚类算法对种群进行分解,有效的保持种群的多样性,其次,通过旋转角动态调整、量子变异和交叉改进的遗传算法的全局搜索能力,有效的避免陷入了局部最优,通过与遗传算法的比较,说明本文的算法在云计算资源分配方面具有一定的优越性。
[Abstract]:How to improve resource scheduling and allocation in cloud computing is proposed. The combination of value clustering and genetic algorithm is used to match the individual fitness of genetic algorithm with the resource sequence in cloud computing. First of all, aiming at the deficiency of genetic algorithm, the value clustering algorithm of cluster center rotation coordinate is used to decompose the population to effectively maintain the diversity of the population. Secondly, the dynamic adjustment of rotation angle is adopted. Quantum mutation and crossover improved global search ability of genetic algorithm, effectively avoid falling into local optimal, through the comparison with genetic algorithm, it shows that this algorithm has some advantages in cloud computing resource allocation.
【作者单位】： 西安培华学院;西北工业大学航空学院;
【分类号】：TP18;TP3

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本文编号：2261057