基于云計算遺傳算法的多任務(wù)調(diào)度算法
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任務(wù)調(diào)度是云計算中的一個關(guān)鍵問題，遺傳算法是一種能較好解決優(yōu)化問題的算法。本論文針對遺傳算法在任務(wù)調(diào)度過程中隨著任務(wù)調(diào)度問題復(fù)雜度增加，算法的性能出現(xiàn)下降的現(xiàn)象，引入K-means聚類算法，提出一種基于K-means聚類和遺傳算法的云計算環(huán)境下任務(wù)調(diào)度的新算法。該算法借鑒K-means聚類方法的思想在任務(wù)調(diào)度前對任務(wù)進行聚類預(yù)處理，然后根據(jù)遺傳算法的機制進行任務(wù)調(diào)度，并提出了時間一負載均衡約束的適應(yīng)度函數(shù)，優(yōu)化了變異算子。仿真實驗結(jié)果表明，該算法在云環(huán)境下任務(wù)調(diào)度中具有較高的效率和性能。
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