【摘 要】
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合理地进行任务调度是云计算长期以来存在的挑战。云任务的调度过程具有动态性的特点,仅从单一方面来优化调度策略已不能满足用户需求。针对上述问题,从任务完成时间、任务完
【机 构】
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武汉理工大学华夏学院信息工程系,中国五环工程有限公司设备室
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合理地进行任务调度是云计算长期以来存在的挑战。云任务的调度过程具有动态性的特点,仅从单一方面来优化调度策略已不能满足用户需求。针对上述问题,从任务完成时间、任务完成成本、资源利用率三个方面出发,提出一种基于遗传与粒子群算法融合的多目标任务调度算法。在遗传算法的变异操作中引入粒子群算法,既可以发挥遗传算法全局搜索能力强的优势,又可以利用粒子群算法的反馈特性改善变异操作提高收敛速度。通过Cloud Sim平台进行云环境仿真实验,将此算法与遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）进行比较。实验结果表明,在相同的条
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