检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]南昌大学科学技术学院,江西南昌330029 [2]南昌大学,江西南昌330029
出 处:《计算机仿真》2016年第7期297-300,共4页Computer Simulation
基 金:江西省高校人文社会科学研究项目(TQ1210)
摘 要:云资源高效调度的云计算领域一个重要的研究方向。云资源受到多服务器的影响,数据特征具有动态性和实时性,调度过程缺少固定的规律性数据调度关系特征,传统的云资源调度方法,只考虑缩短调度完成时间,在无明显规律性可调度特征的前提下,使得有一些云资源负载过大而另一些资源闲置的情况,导致云资源调度不准确、效率差。提出基于遗传算法的云资源高效调度模型,通过对云资源调度策略与原理的分析,获得调度数据的关系,引入渔船算法的同时加入一定的约束条件,确保云资源调度的数据能够收敛与正常结束。构建云资源遗传算法的模型,并导入梯度降低寻优,提升调度数据置信度目标,实现基于遗传算法的云资源高校调度。仿真实验表明,使用遗传算法的云资源高效调度模型,能够缩短云资源数据库调度时间,比轮询调度算法快出高出53%。An efficient scheduling model of cloud resource based on genetic algorithm is proposed. Through the analysis of the cloud resource scheduling strategy and principle, the relationship among the scheduling data is obtained. Certain constraint condition is added when the fishing algorithm is introduced to ensure that the cloud resource scheduling data can be converged and ended normally. The genetic algorithm model of cloud resource is constructed, and the optimization of gradient reduction is introduced to improve the confidence level target of scheduling data, so as to realize the efficient scheduling of cloud resource based on genetic algorithm. Simulation results show that the efficient scheduling model of cloud resource based on genetic algorithm can shorten the scheduling time of the cloud resource database, which is 53% faster than that of the round robin scheduling algorithm.
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