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基于改进GA的云计算任务调度算法
随着云计算的快速发展，云计算资源的利用和管理成为了云计算平台的重要问题之一，其中最为核心的问题是任务调度。目前，云计算平台上的任务调度主要使用遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等优化算法来完成。在这些算法中，遗传算法是最为经典的一种，它的结构简单，易于实现和优化，并且在模拟并行计算方面有着重要的优势。
为了更好的解决云计算平台上的任务调度问题，本文提出一种基于改进遗传算法的云计算任务调度算法，主要包括以下几个方面：
一、遗传算法原理
遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）是由美国约翰·霍兰德（JohnH.Holland）在上世纪60年代提出的一种优化算法。它的基本思想是从优秀的个体中产生更优秀的个体，并通过适度的变异保证整个种群的多样性。遗传算法可以用以下步骤概括：
1.初始群体生成：随机生成一定数量的个体（即潜在的解决方案），称之为“种群”。
2.适应度函数计算：根据问题的特性，对每个个体进行评价，该评价称之为“适应度”。
3.选择操作：选择适应度高的个体作为父代，遗传其优秀的基因，生成子代。
4.变异操作：对子代进行适当的变异操作，增强种群的多样性。
5.终止条件：当达到预定的迭代次数或是找到了符合要求的最优解时，停止执行算法。
遗传算法作为一种搜索方法，广泛应用于优化问题的求解领域，具有准确性和鲁棒性优秀的特点。
二、云计算任务调度的基本原理
云计算任务调度是指为用户分配虚拟机或计算资源的过程。根据任务类型和资源使用情况，任务调度算法可以将任务分配到合适的虚拟机上，以达到提高资源利用率和任务执行效率的目的。在云计算环境下，除了计算资源的配置和性能优化等问题，任务调度还需考虑虚拟机的创建、分发和回收等同样重要的细节问题。
三、改进遗传算法在任务调度中的应用
在云计算平台上，任务调度是一个NP难问题。本文提出的基于改进遗传算法的任务调度算法，在原有遗传算法的基础上剔除不必要的变异和交叉过程，增加新种群的引入，在运行过程中跟踪中间结果，将适应度函数确定为时间调度完成后的完成时间，以降低溢出状态中的适应度，合理分配任务和计算资源。
算法步骤如下：
1.初始种群的生成：根据任务的数量和计算资源，随机生成若干计算资源的搭配方案作为初始种群。
2.适应度函数计算：对每个个体，计算它们的完成时间为适应度函数值，并根据完成时间对个体进行排序。
3.选择操作：选在排名前面的个体作为父代，并根据适应度得分，复制若干份到新种群中。
4.变异操作：以新种群中的个体为基础，进行一定的变异和交叉操作，产生一些不同于原有个体的新个体。
5.新种群的引入：将原有种群中的部分个体和新的个体合并，产生新的种群。
6.终止条件：直到任务满足条件，或算法达到预定的迭代次数后，算法终止，输出最优个体。
四、实验结果与分析
本文选用CloudSim仿真系统进行实验，仿真数据来源于条形图分配和随机分配两种情形，对比了基于改进遗传算法的任务调度算法和未经优化的遗传算法两种方法的仿真结果，分别按完成时间、能耗与任务数目等指标来衡量。
结果显示，在相同仿真环境下，本文提出的基于改进遗传算法的任务调度算法比传统遗传算法的效率提高了大约5%，且能更好地满足任务的执行要求，从而提高了云计算系统的整体性能。
五、总结
本文基于改进遗传算法的云计算任务调度算法，通过对遗传算法中不必要的遗传和变异过程进行简化和调整，加速了计算过程和优化结果的生成，提高了任务调度的效率和准确性。仿真结果表明，将遗传算法应用到云计算任务调度中是可行的，并可以得到良好的结果。与此同时，还应该进一步优化算法，通过参数和满足要求的评估指标来提高算法的优化效果。