基于改进遗传算法的网格任务调度模型构建  

The Grid Task Scheduling Model Based on Improved Genetic Algorithm

作　　者：潘利强 张燕琴 

机构地区：[1]泉州轻工职业学院商务管理系,福建晋江362200

出　　处：《软件导刊》2017年第1期18-20,共3页Software Guide

基　　金：福建省中青年教师教育科研项目(JA15906)

摘　　要：网格任务调度属于一个NP完全问题,传统遗传算法很难将这一多对象问题求得最优解。通过生成节点性能评估函数及构建任务动态调度模型,经由函数参数权重值调节,可实现将多对象问题转化为单一对象问题,并对遗传算法的杂交算子和变异算子进行优化,以实现全局最优解的求解。Grid task scheduling belongs to a np-complete problem,the traditional genetic algorithm （ga） is difficult to the object more optimal solutions are obtained. In this paper, by generating node performance evaluation function and build tasks dynamic scheduling model, through the function parameter weights adjustment will be more objects into a single object, and the cross operator and mutation operator of genetic algorithm optimization, implementation solution of the global optimal solution.

关 键 词：网络技术 任务调度 遗传算法 调度模型 

分 类 号：TP302[自动化与计算机技术—计算机系统结构]