基于遗传算法的网格资源分配与调度研究

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合理的资源调度可以在很大程度上提高网格系统资源的利用率,遗传算法(GA)因具有强大稳健的隐并行解空间搜索功能,被广泛应用于任务分配和调度问题的求解。本文在研究标准遗传算法(SGA)的基础上,提出与小生境技术相结合的自适应选择概率、父子竞争(PCC)交叉算子、插入变异算子和最优保存策略,改进SGA算法,在很好地保持种群收敛性的同时,提高了算法的局部和全局搜索能力。仿真实验结果表明,本文算法与其它调度算法比较,更能有效地实现资源的分配,可以成功应用于网格环境下独立任务的分配与调度。
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