【摘 要】
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云环境下遗传算法(GA)的任务调度存在寻优能力差、结果不稳定等问题。对于上述问题,提出了一种基于方差与定向变异的遗传算法(V-DVGA)。在选择部分,在每一次迭代的过程中进行
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云环境下遗传算法(GA)的任务调度存在寻优能力差、结果不稳定等问题。对于上述问题,提出了一种基于方差与定向变异的遗传算法(V-DVGA)。在选择部分,在每一次迭代的过程中进行多次选择,利用数学方差来保证种群的多样性并扩大较优解的搜索范围。在交叉部分,建立新的交叉机制,丰富种群的多样性并提高种群整体的适应度。在变异部分,优化变异机制,在传统变异的基础上采用定向变异来提高算法的寻优能力。通过workflowSim平台进行云环境仿真实验,将此算法与经典的遗传算法和当前的基于遗传算法的工作流调度算法(CWTS-G
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