文档介绍：人工智能论文
云计算下基于改进遗传算法的一种任务调度算法
Task scheduling algorithm based on improved
ic algorithm in puting environment
摘要:在云计算中面对的用户群是庞大的,要处理的任务量与数据量也是十分大的。如何对任务进行高效的调度成为云计算中所要解决的重要问题。针对云计算的编程模型框架, 提出了一种具有双适应度的遗传算法(DFGA),通过此算法不但能找到总任务完成时间较短的调度结果,而且此调度结果的任务平均完成时间也较短。通过仿真实验将此算法与自适应遗传算法(AGA)进行比较,实验结果表明,此算法优于自适应遗传算法, 是一种云计算环境下有效的任务调度算法。
关键词:云计算;遗传算法;双适应度;任务调度
Abstract: The number of users is huge in puting, and the number of tasks and the amount of data are also huge. How to schedule tasks efficiently is an
important issue to be resolved in puting environment. A Double-Fitness ic-Algorithm (DFGA) was brought up for the programming framework of - puting. Through this algorithm, the better task scheduling not only shortens total- pletion time and also has shorter pletion time. There is a contrast between DFGA and Adaptive ic-Algorithm (AGA) through simulation experiment, and the result is: the DFGA is better, it is an efficient task scheduling algorithm in puting environment.
Key words: puting; ic-Algorithm (GA); double-fitness; task scheduling
引言
近几年云计算[1,2]论的热点。目前 IBM、Google、Amazon、Microsoft等纷纷涉足云计算,提供了众多基于云计算的服务, 如Gmail、Google Earth、Google Analytics、Google搜索、Google文档[3]、zon 的弹性云计算( EC2)服务和存储服务( S3); Microsoft的W indows LiveWeb应用套件[4] 及Hotmail等。
云计算是并行计算、网格计算[5- 6]的发展,是分布式计算的一种, 其最基本的思想是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序, 再交由多部服务器所组成的庞大系统, 经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户, 提供这些资源的网络被称为云。云计算所提供的服务面