基于改进混合遗传算法的云资源调度算法

在云计算中,系统规模和虚拟机迁移数量都是十分庞大的,需要高效的调度策略对其进行优化。将云计算的任务分配抽象为背包求解问题,可通过遗传算法进行求解。传统的遗传算法具有局部搜索能力差以及早熟现象的缺点,采用遗传和贪婪相结合的混合遗传算法。针对混合遗传算法在资源利用率与能源消耗的收敛速度较慢问题,通过改进适应度函数,改变了适应度函数在不同染色体间的差异度,从而提高了染色体在选择算子中的择优性能。仿真结果表明,该方法能够有效提高混合遗传算法在云计算资源优化中的收敛速度。