基于变异算子的云计算任务调度算法

作者：陈超; 蔡乐才; 高祥

来源：四川理工学院学报(自然科学版), 2014, (01): 32-36.

• 云计算
• 任务调度
• 遗传算法
• 匹配率
• 变异 cloud computing
• task scheduling
• genetic algorithm
• matching ratio
• mutation

为了高效调度云计算中海量的任务,提出一种改进遗传算法(IGA),将变异操作分为两种:变异操作a和变异操作b。变异操作a为随机位置的基因值变异,而变异操作b则是先找出满足一定条件的基因位置,再将该位置的基因值变异成目标基因值,使得每次变异后的染色体都优于变异前的染色体。在算法的前期使用变异操作a,在算法后期即将收敛于最优解时,采用变异操作b以加快收敛的速度。为了避免改进变异操作使算法陷入局部解,在种群初始化时,采用染色体匹配率的方式选择初始化种群,使其均匀的分布在整个解空间上。实验仿真结果表明,改进算法不但使最终完成时间更短,收敛效率更高,而且可以在一定程度上均衡负载,能更有效地实现任务调度。

• 出版日期2014
• 单位四川轻化工大学