基于改进GA的云计算任务调度策略
任金霞
刘敏
1.江西理工大学 电气工程与自动化学院,江西 赣州,3410002.江西理工大学 电气工程与自动化学院,江西 赣州,341000
摘要：针对传统遗传算法在云计算任务调度过程中的收敛速度慢和易早熟等问题,提出了一种基于遗传优化算法的双适应度函数改进算法.该算法采用任务完成时间和任务完成成本为双适应度函数,引入个体相似度概念来提高种群质量;采用并列选择法进行选择操作,并且采用自适应规则约束交叉和变异操作,提高种群个体质量,加速进化策略可以有效地避免早熟.结果表明,改进的遗传算法有效地加快了云任务作业调度的收敛速度,并改善了易早熟等现象.
关键词：遗传算法双适应度函数并列选择法收敛速度易早熟自适应规则个体相似度加速进化
分类号：TP393(计算技术、计算机技术)
资助基金：江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ150679)
论文发表日期：2019-05-02
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 320-325 )
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