【摘要】：如何提高云計算中的資源調度分配的情況,提出采用值聚類和遺傳算法相結合的方式,將遺傳算法中求解個體適應度與云計算中的資源序列進行對應。首先針對遺傳算法的不足,采用聚類中心旋轉坐標的值聚類算法對種群進行分解,有效的保持種群的多樣性,其次,通過旋轉角動態(tài)調整、量子變異和交叉改進的遺傳算法的全局搜索能力,有效的避免陷入了局部最優(yōu),通過與遺傳算法的比較,說明本文的算法在云計算資源分配方面具有一定的優(yōu)越性。
[Abstract]:How to improve resource scheduling and allocation in cloud computing is proposed. The combination of value clustering and genetic algorithm is used to match the individual fitness of genetic algorithm with the resource sequence in cloud computing. First of all, aiming at the deficiency of genetic algorithm, the value clustering algorithm of cluster center rotation coordinate is used to decompose the population to effectively maintain the diversity of the population. Secondly, the dynamic adjustment of rotation angle is adopted. Quantum mutation and crossover improved global search ability of genetic algorithm, effectively avoid falling into local optimal, through the comparison with genetic algorithm, it shows that this algorithm has some advantages in cloud computing resource allocation.
【作者單位】： 西安培華學院;西北工業(yè)大學航空學院;
【分類號】：TP18;TP3

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本文編號：2261057