【摘 要】
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为了缩短云环境中资源的调度和任务执行时间,均衡各虚拟机的负载,从影响虚拟机性能的内核、内存和带宽三个关键因素来分析研究,建立基于时间和负载的约束函数,并对遗传算法中
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目(19A520019),河南省科技攻关项目(202102210153),河南省教育厅名师工作室项目(《2019》618)
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为了缩短云环境中资源的调度和任务执行时间,均衡各虚拟机的负载,从影响虚拟机性能的内核、内存和带宽三个关键因素来分析研究,建立基于时间和负载的约束函数,并对遗传算法中交叉和变异两个过程进行改进,提出了基于改进遗传算法的云资源任务调度方案。在CloudSim仿真平台上的实验显示,在相同的云资源任务环境中,与基本遗传算法相比,所提方案的负载均衡率平均提高了15%,当任务数量增加到300个时,任务总完成时间节省了20多秒。
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