基于双适应度遗传退火的云任务调度算法

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基于双适应度遗传退火的云任务调度算法

徐洁, 朱健琛, 鲁珂

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2013 > 42(6): 900-904

徐洁, 朱健琛, 鲁珂. 基于双适应度遗传退火的云任务调度算法[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(6): 900-904. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.017

引用本文:

徐洁, 朱健琛, 鲁珂. 基于双适应度遗传退火的云任务调度算法[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(6): 900-904. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.017

XU Jie, ZHU Jian-chen, LU Ke. Task Scheduling Algorithm Based on Dual Fitness Genetic Annealing Algorithm in Cloud Computing Environment[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(6): 900-904. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.017

Citation:

XU Jie, ZHU Jian-chen, LU Ke. Task Scheduling Algorithm Based on Dual Fitness Genetic Annealing Algorithm in Cloud Computing Environment[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(6): 900-904. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.017

基于双适应度遗传退火的云任务调度算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.017

1.
电子科技大学计算机科学与工程学院成都 611731

基金项目:

四川省应用基础研究基金(2010JY0001)

作者简介:
徐洁(1963-),女,教授,主要从事计算机网络与通信、网络多媒体技术、网络安全和嵌入式系统等方面的研究.

中图分类号: TP393

Task Scheduling Algorithm Based on Dual Fitness Genetic Annealing Algorithm in Cloud Computing Environment

1.
School of Computer Science and Engineering,University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 611731

摘要: 云计算是当前计算机领域研究的热点,其中云任务调度算法性能的好坏直接影响到云计算平台的整体性能.为了满足云计算平台庞大用户群的不同服务需求,针对现有的云计算任务调度算法提出一种双适应度遗传退火任务调度算法(DFG2A),基于该任务调度算法的任务调度策略能够有效平衡用户对任务各项属性的需求,提高云计算平台的用户满意度.实验结果证明了该算法能兼顾云计算平台总任务执行时间和用户需求,是云计算环境下一种有效的任务调度算法.
- 云计算 /
- CloudSim /
- 双适应度 /
- 遗传退火 /
- 任务调度
Abstract: Cloud computing is a hot spot in computer research field, in which the performance of task scheduling algorithm directly affects total performance of cloud computing systems. For satisfying users' different service requirements, a dual fitness genetic annealing algorithm (DFG2A) is presented. Task scheduling scheme based on this algorithm can balance different attribute requirements for each task, and improve customer satisfaction index of platform. The simulation results show that DFG2A can achieve a balance between task running time and user requirements.
- cloud computing /
- CloudSim /
- dual fitness /
- genetic annealing /
- task scheduling

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[3]	李陶深, 王翼, 黄汝维. 云环境下代理加密模糊检索研究 . 电子科技大学学报, 2018, 47(4): 580-587. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.04.017
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基于双适应度遗传退火的云任务调度算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.017

1. 电子科技大学计算机科学与工程学院成都 611731

基金项目:

四川省应用基础研究基金(2010JY0001)

作者简介:
徐洁(1963-),女,教授,主要从事计算机网络与通信、网络多媒体技术、网络安全和嵌入式系统等方面的研究.

收稿日期: 2012-03-09
修回日期: 2012-09-16
刊出日期: 2013-12-15

中图分类号: TP393

关键词:

摘要: 云计算是当前计算机领域研究的热点,其中云任务调度算法性能的好坏直接影响到云计算平台的整体性能.为了满足云计算平台庞大用户群的不同服务需求,针对现有的云计算任务调度算法提出一种双适应度遗传退火任务调度算法(DFG2A),基于该任务调度算法的任务调度策略能够有效平衡用户对任务各项属性的需求,提高云计算平台的用户满意度.实验结果证明了该算法能兼顾云计算平台总任务执行时间和用户需求,是云计算环境下一种有效的任务调度算法.

English Abstract

徐洁, 朱健琛, 鲁珂. 基于双适应度遗传退火的云任务调度算法[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(6): 900-904. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.017

引用本文:

徐洁, 朱健琛, 鲁珂. 基于双适应度遗传退火的云任务调度算法[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(6): 900-904. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.017

XU Jie, ZHU Jian-chen, LU Ke. Task Scheduling Algorithm Based on Dual Fitness Genetic Annealing Algorithm in Cloud Computing Environment[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(6): 900-904. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.017

Citation:

XU Jie, ZHU Jian-chen, LU Ke. Task Scheduling Algorithm Based on Dual Fitness Genetic Annealing Algorithm in Cloud Computing Environment[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(6): 900-904. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.017

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