基于小生境遗传算法的网格任务调度  

Task Schedule in Grid Based on Niche Genetic Algorithm

作　　者：徐娟[1] 王景华[1,2] 张利[3] 张建军[1] 杨海明[3] 

机构地区：[1]教育部安全关键工业测控技术工程研究中心,合肥230009 [2]洛阳轴承研究所,河南洛阳471039 [3]合肥工业大学机械与汽车工程学院,合肥230009

出　　处：《计算机工程》2010年第21期22-24,共3页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60873003)

摘　　要：任务调度是网格研究中的NP问题。在研究现有任务调度算法的基础上,分析小生境遗传算法的优点,引入种群排序三原则,优化种群结构,提出基于改进小生境遗传算法的网格任务调度方法,并运用GridSim工具进行仿真实验验证。实验结果表明,该方法结果精度和收敛速度优于普通遗传算法,能降低资源占用率。Task schedule is a NP problem on grid research, In this paper, Niche Genetic Algorithm（NGA） is used to be the grid schedule algorithm combined with its advantages after anglicizing current schedule algorithms and introducing the method of arraying species with three principles. Experimental results with software GridSim show that NGA has better result, convergence rate and takes less resource than genetic algorithm.

关 键 词：任务调度 网格 小生境遗传算法 种群排序 多峰值优化 

分 类 号：TP393.01[自动化与计算机技术—计算机应用技术]