【摘 要】
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针对云计算中多任务调度和资源分配问题,提出一种融合田口方法和差分进化算法（DEA）的改进差分进化算法（IDEA）,优化云计算中多任务调度和资源分配。利用田口方法的一个正交表（OA）作
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.71171002）
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针对云计算中多任务调度和资源分配问题,提出一种融合田口方法和差分进化算法（DEA）的改进差分进化算法（IDEA）,优化云计算中多任务调度和资源分配。利用田口方法的一个正交表（OA）作为掩膜变异算子对任务进行编码,通过变异、交叉过程产生更好的后代。建立成本和时间模型,以此寻找调度方案的帕累托最优解。仿真具有5个任务和5个资源的云平台环境,以平均交叉率、分布距离、最大宽度和高维空间比率作为性能指标,将IDEA算法与DEA、NSGA-II等现有算法进行比较。实验结果表明,IDEA算法在寻找任务调度和资源分配的帕
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