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文摘
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针对传统遗传算法易陷入早熟收敛等问题，提出一种改进的元胞自动机遗传算法(CGA)，并将其应用于云环境下的资源调度。分析云计算环境中处理用户群请求的庞大任务数及资源合理分配的问题，利用CGA算法寻求一组最优的资源调度方案。在CloudSim仿真平台上进行实验，结果表明，CGA算法能缩短任务完成时间，降低用户总成本，满足云环境下的资源调度要求。 |
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其他语种文摘
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To the problem that traditional Genetic Algorithm(GA) has early convergence,this paper proposes an improved Cellular automata Genetic Algorithm(CGA),and applies on resource schedule under cloud environment.It makes a discussion on the enormous tasks required by users group and how to allocate resources reasonably,takes use of CGA to search for the optimal resource schedule proposal.Experimental results under the simulator platform CloudSim shows that the algorithm can reduce the whole makespan and decrease the costs of users,which is an effective resource schedule satisfying cloud environment. |
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来源
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计算机工程
,2012,38(11):11-13 【核心库】
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关键词
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云计算
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遗传算法
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元胞自动机
;
遗传算子
;
资源调度
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地址
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1.
江西理工大学信息网络中心, 江西, 赣州, 341000
2.
江西理工大学信息工程学院, 江西, 赣州, 341000
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语种
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中文 |
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文献类型
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研究性论文 |
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ISSN
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1000-3428 |
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学科
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自动化技术、计算机技术 |
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文献收藏号
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CSCD:4564948
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1.
刘鹏.
云计算（2版）,2011
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2.
Foster I. Cloud Computing and Grid Computing 360-degree Compared.
Proc. of IEEE Grid Computing Environments Workshop,2008
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3.
王小平.
遗传算法,2002
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50
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4.
李建锋. 云计算环境下基于改进遗传算法的任务调度算法.
计算机应用,2011,30(1):184-186
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5.
Kari J. Theory of Cellular Automata: A Survey.
Theoretical Computer Science,2005,334(1/3):3-33
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6.
Fang Yiqiu. A Task Scheduling Algorithm Based on Load Balancing in Cloud Computing.
Proc. of WISM'10,2010
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7.
Buyya R. Modeling and Simulation of Scalable Cloud Computing Environments and the CloudSim Toolkit: Challenges and Opportunities.
Proc. of HPCS'09,2009
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8.
鲁宇明. 一种具有演化规则的元胞遗传算法.
电子学报,2010,38(7):1603-1607
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9.
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The Could Lab. Cloudsim,2011
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