一种基于遗传和模拟退火算法的云计算任务调度算法  

A Scheduling Algorithm for Cloud Computing Resource Based on Genetic and Simulated Annealing Algorithm

作　　者：杨亚乐 金同标[1] 殷进勇[1] 

机构地区：[1]江苏自动化研究所,江苏连云港222000

出　　处：《工业控制计算机》2019年第5期92-94,共3页Industrial Control Computer

摘　　要：云计算环境中要处理大量的数据和计算任务,因此需要不断提高资源调度的效率、减少资源调度的成本,提出一种新的任务调度算法,该算法将局部搜索能力强的模拟退火算法引入到全局搜索能力强的遗传算法中,遗传算法得出的每一代最优解,将其作为模拟退火的初始解,在限定范围内寻找更优解,不断迭代,直到新算法外部循环结束时,求出任务调度全局最优解。仿真实验结果表明提出的算法在收敛速度和精度方面优于现有的任务调度算法,是一种有效的云计算任务调度算法。A new resource scheduling algorithm is proposed in this paper,the algorithm introduces simulated annealing algorithm with strong local search ability into genetic algorithm which has strong global search ability.Each optimal solution obtained by genetic algorithm is used as the initial solution of simulated annealing,and a better solution is found in a certain range.Iteratively,the global optimal solution of resource scheduling is obtained when the external loop of the algorithm ends.

关 键 词：改进的遗传算法 任务调度 模拟退火算法 云计算 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP3[自动化与计算机技术—控制科学与工程]