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摘要:
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.
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蚁群算法
动态蚁群遗传算法
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 云计算环境中优化混合遗传算法的资源调度研究
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 混合遗传算法 云计算 资源调度 精英因子
年,卷(期) 2016,(11) 所属期刊栏目 算法与语言
研究方向 页码范围 53-55
页数 3页 分类号 TP312
字数 3388字 语种 中文
DOI 10.11907/rjdk.162082
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王静 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 29 126 7.0 9.0
2 陈家琪 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 84 771 15.0 24.0
传播情况
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2019(1)
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研究主题发展历程
节点文献
混合遗传算法
云计算
资源调度
精英因子
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
总被引数(次)
30383
论文1v1指导