基于改良混合遗传算法的云资源调度方法

简介：
本研究提出了一种基于改良混合遗传算法的云资源调度策略，旨在优化计算资源分配效率与性能，提升云计算服务质量和用户满意度。 在云计算环境中，系统规模庞大且虚拟机迁移数量众多，因此需要高效的调度策略来优化资源分配。可以将任务分配问题抽象为背包求解问题，并利用遗传算法进行解决。然而，传统的遗传算法存在局部搜索能力不足及早熟现象的缺点。为此，提出了一种混合遗传算法，结合了贪婪方法的优点。针对该混合遗传算法在提高资源利用率和减少能源消耗方面的收敛速度较慢的问题，通过优化适应度函数来改进其性能，使不同染色体间的差异更加明显，在选择算子中更有效地选出优秀个体。仿真结果表明，这种改进后的混合遗传算法能够显著加快云计算资源优化问题的求解速度。