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相似文献
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1.
在大量用户请求云计算资源服务时,如何合理组织资源和任务调度是云计算的关键技术之一。如果分配调度方法不合理,就可能产生用户需求得不到满足和资源使用不均衡等问题。在传统遗传算法基础上,将模拟退火算法与遗传算法相融合,扩大遗传算法的搜索领域,解决遗传算法早熟收敛现象,使云资源分配更加合理,以提高云资源利用率。在CloudSim平台上进行仿真,结果表明该方式能较好地对云计算资源进行分配,在能耗、带宽等约束条件下达到云资源最优调度的目的。  相似文献   

2.
云计算由于其前景广阔而日益受到人们关注。通过云计算,硬件、软件和平台都能以服务的形式按用户需求提供给使用者。因而对于云计算的提供者而言,一个重要的课题就是如何调度任务,即按照用户的请求分配资源,以保证在用户限定的时间内尽快执行完任务。通过对Min Min算法、Max Min算法、遗传算法的研究,提出一种改进的遗传算法,将Min Min算法、Max Min算法融入遗传算法中,从而提高资源使用效率。  相似文献   

3.
将云计算传统的遗传算法应用到任务调度中,存在迭代次数多、资源利用率低、执行时间长等问题。因此,提出贪心算法来初始化种群,以避免随机初始化种群时基因的低表现性,并且引进精英因子到传统遗传算法中以优化收敛速度。设计出双适应度函数,兼顾考虑用户对执行时间和带宽的要求,通过采用可适应交叉和变异方法,提升算法的全局收敛能力。仿真实验结果表明,在云计算的任务调度中使用优化混合遗传算法能更加有效地解决资源调度问题。  相似文献   

4.
周彬 《教育技术导刊》2014,13(12):63-64
研究了云计算环境下的任务调度问题,通过构造云计算环境下的任务调度模型,提出了一种混合调度算法,该算法是蚁群算法与遗传算法的有机融合。其中的遗传算法采用间接编码方式,结合由遗传算法衍生出的优化解,对蚁群信息素的分布进行初始化处理,使遗传算法的快速搜索能力得到充分利用,并通过克服蚁群算法的起始信息素不足问题,加快了求解速度。云计算环境下的仿真实验结果表明,该混合算法是一种行之有效的任务调度算法。  相似文献   

5.
本文分别从网络环境下工作流的调度和生产智能系统的调度这两个方面对遗传退火算法的发展战略作了阐述和思考。分析了网络工作流的特点,对将遗传算法与模拟退火算法相结合的调度算法进行研究,通过进行模拟系统实验来验证模拟退火算法的有效性和可行性。以实现生产调度智能化。  相似文献   

6.
在云计算环境下对多媒体资源进行优化权衡调度,以提高对多媒体资源的分布式访问和计算能力。传统方法采用网格调度法,随着资源分布网格的增多,导致多媒体资源的分配效果不好。提出一种基于自适应层阶调度的云计算环境下多媒体资源的权衡调度算法。首先构建了云计算环境下的多媒体资源分布结构模型,采用多路复用的网格计算方法实现对云计算数据的融合和特征提取,通过自适应层阶调度实现云计算环境下多媒体资源的权衡调度。仿真结果表明,利用该算法进行云计算环境下多媒体资源的权衡调度,可降低数据丢包率、提高调度准确性、改善云计算性能。  相似文献   

7.
为了更好地提高云计算资源的利用率,设计了基于服务等级协议(ServiceLevel Agreement,SLA)的云计算资源智能调度实验,从分配成本、迁移成本和违约成本三方面构造了云计算资源智能调度的成本函数,并将蝙蝠算法应用到云计算资源智能调度过程中,进行资源智能调度寻优,达到资源调度代价最小的目的。最后通过CloudSim云平台进行模拟仿真,结果表明该实验方法明显优于传统的粒子群调度算法,在执行成本、资源利用率方面都有很大改进,提高了云计算系统的资源调度能力,是一种有效的调度方法。  相似文献   

8.
合理配置车间作业调度中的各种资源可提高生产设备利用率与生产效率,降低生产成本。本文提出了一种求解混流装配线作业调度的蚁群算法,从信息素更新、状态转移概率论证该算法。通过计算目标函数与目标追随法、遗传算法、模拟退火算法比较,结果证明该算法对作业调度能够起到优化作用。  相似文献   

9.
云计算是当前国内外企业与研究机构研究的重点,是下一代网络应用的新兴与主流技术。资源调度作为云计算中的关键问题,研究怎样将用户提交的任务合理地分配给各个计算节点同时能够兼顾计算结节的动态扩展性。本文提出运用蚁群优化算法进行资源调度,综合考虑任务完成时间和计算成本优化问题,建立数学模型,是一种有效的资源调度算法。  相似文献   

10.
模拟退火遗传算法的性能评价   总被引:5,自引:0,他引:5  
遗传算法和模拟退火算法的结合对遗传算法的性能有很大的改进.将遗传算法与模拟退火算法相结合,提出了模拟退火遗传算法.研究结果表明,该算法能较好地克服传统遗传算法存在的不足,并在进化速度和全局寻优能力方面有较大的突破.  相似文献   

11.
虚拟机资源在云计算环境的分配是云计算的重要技术环节,虚拟资源是否能被高效调用是制约是云计算效率的重要指标.本文提出一种引入蚂蚁相遇机制的改进蚁群算法,并将其应用到云计算虚拟机资源调度中.  相似文献   

12.
介绍云计算技术,分析了云计算环境下任务调度情况,给出了云计算任务调度中基于用户满意度的遗传算法详细设计,该详细设计中重点叙述了编码、适应度函数设计、交叉等遗传算法实现的主要过程.  相似文献   

13.
遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。目前,将遗传算法作为云计算环境下的任务调度算法已逐渐成为研究热点。云计算作为一种全新的分布式计算模式,通过网络将大量分散资源按用户所需进行分配,其实施资源分配、任务调度的技术将直接决定“云计算”性能的高低。探讨当前云计算中基于遗传算法的任务调度技术研究现状及有待解决的问题,为进一步研究指出方向。  相似文献   

14.
传统的遗传算法有2个严重的缺点,即不能有效地消除过早收敛现象以及在进化后期搜索效率较低。模拟退火算法是基于金属退火的机理而建立起来的1种全局最优化方法,它能够以随机搜索技术从概率的意义上找到目标函数的全局最小点。将遗传算法与模拟退火算法相结合,提出模拟退火遗传算法。实验结果表明,该算法在性能上有较大的改善。  相似文献   

15.
针对云计算环境的复杂性和资源分配的不确定性,评价云资源的调度分配策略、应用的工作负载都很难实现,墨尔本大学的学者提出的云计算仿真平台CloudSim,可以实现云计算系统的模拟和实验。对ClouSim的体系结构、开发流程进行了研究,在ClouSim平台下实现了云计算资源分配Min-Min算法的仿真,并将仿真结果与RoundRobin算法进行比较。结果表明,Min-Min算法的任务最短执行时间和负载平衡性能均优于RoundRobin算法。  相似文献   

16.
云计算是在其虚拟化技术之下提供动态可扩展性资源,通过互联网提供服务的一种并行计算技术。本文提出了一种基于云计算环境下的一种并行任务调度负载均衡算法(Parallel Task Scheduling Balancing Algorithm)。实验结果表明,该算法在负载相对均衡的前提下,在响应时间和执行时间方面有较好的表现,能有效地满足用户需求的服务水平。  相似文献   

17.
要充分利用因特网的空闲计算机CPU资源,必须建立分布式环境下的自动并行化系统.但传统的并行调度算法对于这种系统并不适用.为解决这个问题,文章探讨了分布式并行环境与传统并行环境的差异,尝试地提出分布式环境下的自动并行化调度算法.在分布式环境中,结合自动并行化系统使用该调度算法能够维持算法较高的加速比.  相似文献   

18.
一种基于遗传算法的生物多序列比对方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
分析传统遗传算法、模拟退火算法,并将两者有机结合,提出了一种新型的基于遗传模拟退火的多序列比火算法,并通过程序与经典的比对算法进行比较分析,结果表明,本算法是可行的,有效的。  相似文献   

19.
随着云计算理念的普及和云计算技术的发展,在云中部署商业服务已成为一个趋势。云服务类型和数量的持续增长,使用户面临着如何选择最佳云服务的重要挑战。首先分析了云计算环境中服务推荐涉及的对象,接着引入了用户社区的概念,最后结合经典协同过滤推荐算法和聚类技术,提出了一种基于社区聚类的云服务推荐算法:Cloudrec。实验结果表明该算法性能优于传统经典推荐算法,更适应云计算环境。  相似文献   

20.
车间作业调度问题是一个典型的NP-hard问题。分析了蚂蚁算法和遗传算法的特点,就遗传算子、交叉概率和变异概率上对传统遗传算法进行了改进;同时为了加速蚂蚁的搜索效率、减少迭代次数,重构了传统蚂蚁算法的下一个结点选择策略、信息素的局部更新策略,并将改进后的两个算法进行混合求车间作业调度的最优解。试验表明,算法的改进和混合提高了搜索效率及搜索结果的准确性。  相似文献   

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