解放军理工大学学报（自然科学版）
解放軍理工大學學報（自然科學版）
해방군리공대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF PLA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2012年
4期
388-392
,共5页
遗传算法%网格%任务调度%经济模型
遺傳算法%網格%任務調度%經濟模型
유전산법%망격%임무조도%경제모형
为在网格环境下完成任务调度,使服务运行时间和费用2个指标达到最优化,将这2个指标作为网格任务调度模型的衡量指标,将计算经济模型引入网格资源管理,改进了遗传算法.算法中的染色体编码采用间接编码方式,对每个任务占用的资源编码,即实数编码方法.生成初始种群时采用随机生成种群和根据某些先验知识生成种群这2种方法相结合,变异操作时根据原来染色体的适应值和适应度函数进行有目的的随机变异.通过网格仿真平台GridSim对该算法进行模拟验证,并将其与简单遗传算法及GridSim中经济模型下时间最优算法DBC_Time比较,试验结果证明,其能较好完成网格环境下任务的调度,实现时间和费用双目标优化.
為在網格環境下完成任務調度,使服務運行時間和費用2箇指標達到最優化,將這2箇指標作為網格任務調度模型的衡量指標,將計算經濟模型引入網格資源管理,改進瞭遺傳算法.算法中的染色體編碼採用間接編碼方式,對每箇任務佔用的資源編碼,即實數編碼方法.生成初始種群時採用隨機生成種群和根據某些先驗知識生成種群這2種方法相結閤,變異操作時根據原來染色體的適應值和適應度函數進行有目的的隨機變異.通過網格倣真平檯GridSim對該算法進行模擬驗證,併將其與簡單遺傳算法及GridSim中經濟模型下時間最優算法DBC_Time比較,試驗結果證明,其能較好完成網格環境下任務的調度,實現時間和費用雙目標優化.
위재망격배경하완성임무조도,사복무운행시간화비용2개지표체도최우화,장저2개지표작위망격임무조도모형적형량지표,장계산경제모형인입망격자원관리,개진료유전산법.산법중적염색체편마채용간접편마방식,대매개임무점용적자원편마,즉실수편마방법.생성초시충군시채용수궤생성충군화근거모사선험지식생성충군저2충방법상결합,변이조작시근거원래염색체적괄응치화괄응도함수진행유목적적수궤변이.통과망격방진평태GridSim대해산법진행모의험증,병장기여간단유전산법급GridSim중경제모형하시간최우산법DBC_Time비교,시험결과증명,기능교호완성망격배경하임무적조도,실현시간화비용쌍목표우화.
