基于云计算任务调度的遗传粒子群优化算法

来源 :计算机科学与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：a1986431230xinglixue

【摘要】

：

云平台的任务调度算法是云计算领域研究的热点。如何在满足不陷入局部最优解的同时有更快的收敛速度,一直是研究者追求的目标之一。为此,本文提出将改进随机因子和惯性权重的

【作者】

：

王晴付学良李宏慧李建荣

【机构】

：

内蒙古农业大学计算机与信息工程学院

【出处】

：

计算机科学与应用

【发表日期】

：

2018年9期

【关键词】

：

云计算任务调度遗传算法粒子群算法收敛速度任务调度效率

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61363016,61063004),内蒙古自然科学基金(No.2015MS0605,No.2015MS0626,No.2015MS0627,No.2017MS0605),内蒙古教育厅高校研究项目(NJZC059),内蒙古自治区高等学校科学研究重点项目(NJZZ14100),教育部留学人员基金([2014]1685),内蒙古自治区科技计划项目:穿透降水量GSM网络在线监测与数据传

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云平台的任务调度算法是云计算领域研究的热点。如何在满足不陷入局部最优解的同时有更快的收敛速度,一直是研究者追求的目标之一。为此,本文提出将改进随机因子和惯性权重的增强型粒子群算法(EPSO)引入到遗传算法(GA)变异操作中的增强型遗传粒子群混合算法(GA_EPSO)。通过EPSO算法中的当前最优解和全局最优解重构变异算子,探索提升GA_EPSO算法在不陷入局部最优解的条件下,有更快的收敛速度。仿真实验表明,相同条件下,与遗传算法(GA),改进后的遗传算法(IGA),粒子群算法(PSO),增强型粒子群算法(

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