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《基于改進遺傳算法的云計算任務調(diào)度算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、分類號TP311．13密級公開重慶郵電大學碩士學位論文論文題目基于改進遺傳算法的云計算任務調(diào)度算法研究碩士研究生Computingbasedonimprovedgeneticalgorit——hm——袁永勝學科專業(yè)計算機技術論文提交日期至Ql墨璽壘目論文答辯日期2Q!墨璽互且2魚日．論文評閱人答辯委員會主席重壟拯壑邀2013年爭n27Et獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論文是本人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得重迭魚B電太堂或其他教育機構的學位或證書而使用過
2、的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均己在論文中作了明確的說明并表示謝意。學位論文作者簽簽字日期：20B年6月3日學位論文版權使用授權書本學位論文作者完全了解重迭由E電太堂有關保留、使用學位論文的規(guī)定，有權保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權重麼出E電盍堂可以將學位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編學位論文。(保密的學位論文在解密后適用本授權書)學位論文作者簽名：導師簽名簽字日期：20乃年6月多日簽字日期：日重慶郵電大學碩士論文摘要云計算自2007年提出以來，憑借
3、其簡單、廉價的特點得到了前所未有的發(fā)展，在各行各業(yè)存在著巨大的市場需求，未來必然對人的生活方式和工作方式產(chǎn)生影響。云計算商用以后，面向的是龐大的用戶群體，他們對資源的需求是各式各樣的，如何在滿足所有用戶需求的情況下對海量任務進行合理的調(diào)度變得十分關鍵。遺傳算法是一種全局搜索算法，相比于傳統(tǒng)的啟發(fā)式搜索算法，它具有自組織、自適應、自學習性和并行性，尤其是在解決海量任務的時候，遺傳算法的并行性具有很大的優(yōu)勢，可以把任務進行拆分后分配到多個處理機上同時進行處理。同時遺傳算法還具有擴展性，可以方便地和其他算法進行結合，吸收其他算法的優(yōu)勢。目前已有學者將遺傳算法應用到網(wǎng)格計算中進行
4、任務調(diào)度，得出的調(diào)度方案具有更短的任務完成時間。云計算是在網(wǎng)格計算的基礎上發(fā)展而來的，它的基本框架和網(wǎng)格計算的相似，因此本文將遺傳算法應用到云計算的任務調(diào)度中。但是遺傳算法應用到云計算中后存在一些問題：容易陷入局部最優(yōu)解，算法收斂過程比較長，對非線性約束的處理不是很合理，適應度函數(shù)考慮的因素比較單一，不能得到最優(yōu)的初始種群等。本文針對收斂速度慢、約束處理不合理、適應度函數(shù)考慮因素單一進行了改進。為了解決算法收斂速度慢的問題，本文對傳統(tǒng)的串行編碼方式進行了改進，采用矩陣編碼方式，解決了染色體過長的問題，而且染色體交叉和變異操作更加有效，產(chǎn)生的新個體是潛在最優(yōu)解的概率更大。為
5、了解決算法對非線性約束處理不合理的問題，本文在原有深度值排序的基礎上增加了對任務約束關系為特殊DAG圖的任務分配方式，對一些特殊的任務進行優(yōu)先處理，減少被依賴任務的等待時間，最終減少任務的總完成時間。為了解決適應度函數(shù)考慮因素單一的問題，本文對適應度函數(shù)進行了改進，將平均任務完成時間和任務完成所需成本加入適應度函數(shù)當中，讓算法依據(jù)適應度值選出的個體既有總任務完成時間和成本較少的，也有平均任務完成時間和成本較少的。實驗結果表明，改進的遺傳算法在云計算環(huán)境中進行任務調(diào)度的時候，可以減少任務的完成時間，提高調(diào)度算法的收斂速度，并在完成時間．成本中尋找到了一個平衡點。因此，該算法
6、是一種可行且有效的任務調(diào)度算法。關鍵詞：云計算，任務調(diào)度，遺傳算法，約束，成本開銷，矩陣編碼重慶郵電大學碩士論文Abstractsince2007，cloudcomputinghasthehithertounknowndevelopmentbyitssimpleandcheapfeature．Therehasahugemarketdemandinallwalksoflife．Itwillinfluencethelifeandworkofpeople．Aftercloudcomputingcommercialapplication，itfacethehugeusergrou
7、ps，theirdemandforresourcesarediverse，Howtoreasonableschedulingtomassivetaskinthesituationofmeetallusersdemandbecomesverycritical．Geneticalgorithmisaglobalsearchalgorithm，comparedtothetraditionalheuristicsearchalgorithm，itisself-organizing，self-adaptive，self-learning
