【摘 要】
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云计算环境下的任务调度问题是当前研究的热点问题,而遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是解决任务调度问题的重要智能算法之一.文章针对基于吞噬机制改进遗传算法(Phagocytosi
【机 构】
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内蒙古农业大学计算机与信息工程学院,呼和浩特010018
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云计算环境下的任务调度问题是当前研究的热点问题,而遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是解决任务调度问题的重要智能算法之一.文章针对基于吞噬机制改进遗传算法(Phagocytosis Improved Genetic Algorithm,PIGA)在云任务数量较大的情况下,应用吞噬机制解决任务调度问题时易出现大量云任务集中于一台或者几台虚拟机,使得算法收敛于局部最优解的问题展开研究,并以最短云任务执行时间为目标,在IGA(Improved Genetic Algorithm)调度的基础上,改进吞噬机制,将“吞噬细胞”、“普通细胞”、“病原体细胞”的概念引入到该算法中,提出增强型吞噬遗传算法(Enhanced Phagocytosis Genetic Algo-rithm,EPGA),探寻更快的云任务执行时间.仿真实验表明,与GA、IGA、PIGA相比,所提算法明显改善了云任务的完成时间,并且在云任务数量较大的情况下,EPGA较PIGA更能探寻到最优解.
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