【摘 要】
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针对云计算环境中的资源调度很少同时兼顾最短完成时间和最低服务成本的问题,设计能够综合反映时间和成本的适应度函数,在此基础上提出了基于分布估计蛙跳算法的云资源调度方
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61303074,61309013);河南省科技攻关计划资助项目(12210231003,13210231002)
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针对云计算环境中的资源调度很少同时兼顾最短完成时间和最低服务成本的问题,设计能够综合反映时间和成本的适应度函数,在此基础上提出了基于分布估计蛙跳算法的云资源调度方法。结合遗传算法的交叉操作重新定义蛙跳算法的进化算子,使其适用于整数编码的调度问题;引入分布估计进化策略,突破了标准蛙跳算法搜索模式的局限,使算法具有更全面的学习能力。仿真实验结果表明,在云资源调度问题的求解中,该算法的收敛性能和寻优能力均优于标准的蛙跳算法和分布估计算法。
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