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云环境下基于模板遗传算法的任务调度方法
盛小东, 李强, 刘昭昭
计算机应用
2016, 36 (3):
633-636.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.03.633
云任务调度是云计算研究的一个热点。云任务调度方法的好坏直接影响云平台的整体性能。提出一种基于模板遗传算法(TBGA)的任务调度方法。首先,根据处理机的运算速度和带宽等条件,计算出每个处理机应分配的任务量模板大小;然后,根据模板大小将任务集合中的任务划分为多个子集合;最后,利用遗传算法将集合中的任务分配到对应的处理机。实验证明通过此方法能得到总任务完成时间较短的调度结果。通过仿真实验将TBGA算法与Min-Min算法和遗传算法(GA)进行比较,实验结果表明,TBGA算法与Min-Min算法相比任务集合完成时间降低了20%左右,与遗传算法相比任务集合完成时间降低了30%左右,是一种有效的任务调度算法。
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