基于改進GEP的局部云任務調(diào)度算法
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針對云計算中一些現(xiàn)有的基于批量調(diào)度模式和進化算法的動態(tài)云任務調(diào)度算法計算量較大，計算時間成本較高的現(xiàn)象，提出了一種基于改進基因表達式編程（GEP）和資源改變量的局部云任務調(diào)度算法．首先結合云任務調(diào)度的特點對普通GEP算法做出了相應的改進，然后采用加杈求和的方式構造了一個基于綜合利用率和能耗的適應度函數(shù)，最后依據(jù)物理機綜合利用率的差異給出了基于改進GEP和資源改變量的局部云任務調(diào)度算法．基于資源改變量的局部云任務調(diào)度算法，通過對任務運行情況和物理資源使用情況進行監(jiān)控，合理設定閾值，以減少參與調(diào)度物理機的個數(shù)，從而降低任務調(diào)度算法的時間成本．基于RH（rolling horizon）模型，通過實驗將所提出的算法與普通遺傳算法、全局GEP算法進行了比較，可知該算法不僅可以降低尋優(yōu)時間，不易陷入局部最優(yōu)解，且具有較快的收斂速度．
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