计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
Application Research of Computers
2015年
12期
3742-3745
,共4页
云计算%任务调度%克隆选择%遗传算法%多目标优化
雲計算%任務調度%剋隆選擇%遺傳算法%多目標優化
운계산%임무조도%극륭선택%유전산법%다목표우화
cloud computing%task scheduling%clone selection%genetic algorithm%multi-objective optimization
提出一种基于克隆选择算法(CSA)的任务完成时间—经济成本多目标优化算法.该算法利用前驱任务优先调度策略生成合法的初始种群,避免随机解引起算法收敛速度慢的问题;在种群的进化阶段,引入交叉算子,增加了种群的差异性.与遗传算法(GA)的对比实验证明该算法在提高收敛速度和探索最优解方面性能更优.
提齣一種基于剋隆選擇算法(CSA)的任務完成時間—經濟成本多目標優化算法.該算法利用前驅任務優先調度策略生成閤法的初始種群,避免隨機解引起算法收斂速度慢的問題;在種群的進化階段,引入交扠算子,增加瞭種群的差異性.與遺傳算法(GA)的對比實驗證明該算法在提高收斂速度和探索最優解方麵性能更優.
제출일충기우극륭선택산법(CSA)적임무완성시간—경제성본다목표우화산법.해산법이용전구임무우선조도책략생성합법적초시충군,피면수궤해인기산법수렴속도만적문제;재충군적진화계단,인입교차산자,증가료충군적차이성.여유전산법(GA)적대비실험증명해산법재제고수렴속도화탐색최우해방면성능경우.
