基于改进差分进化算法的云计算任务调度研究

来源 :内蒙古农业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zoujianjun
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随着大数据的应用与发展,无数专家学者对云计算这一热点技术进行了研究。该技术具有强大的数据处理能力。因此,面对海量的数据资源,如何进行合理的调度,使得资源的利用率和用户的任务执行效率达到最优程度,是云计算技术所研究的重点问题之一。本文主要研究了改进差分进化算法在云计算任务调度问题中的运用,研究基础是传统差分进化算法(Differential Evolution,DE)。该算法是近年来出现的一种全局优化算法,优点是容易实现、容易使用、快速且可靠,但它也存在收敛慢、容易早熟和参数设置困难等问题。针对这些问题,本文提出了三种改进的差分进化云任务调度算法,分别是分段差分进化算法(Piecewise Differential Evolution Algorithm,PDE)、自适应差分进化算法(Adaptive Mutation Differential Evolution Algorithm,AMDE)和分段自适应变异差分进化算法(Piecewise Adaptive Mutation Differential Evolution,PAMDE)。通过改进缩放因子F、交叉因子CR和变异策略来优化最大任务完成时间。进行了仿真实验,证明三种改进的差分进化云任务调度算法的最大任务完成时间比传统的差分进化算法要少,并且任务数量越大,算法的性能优化越明显。
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