云環(huán)境中基于雙適應(yīng)度遺傳算法的任務(wù)調(diào)度的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、云計算作為繼分布式計算，網(wǎng)格計算以后的一種新的計算模式，通過互聯(lián)網(wǎng)向用戶提供計算、存儲、應(yīng)用平臺等各種服務(wù)。在國內(nèi)外各企業(yè)的大力推動下，云計算發(fā)展迅速，為處理互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺日益增長的龐大數(shù)據(jù)量提供了良好的解決方案。自從2004年Google公司提出能并發(fā)處理海量數(shù)據(jù)的MapReduce并行編程模型起，基于MapReduce模型的云平臺不斷涌現(xiàn)。其中以Hadoop平臺應(yīng)用最為廣泛，而基于MapReduce模型的任務(wù)調(diào)度問題也成為了學(xué)者研究

2、的熱點問題，高效的任務(wù)調(diào)度算法能提高云計算系統(tǒng)的整體性能以及更合理地分配和利用云計算中心的資源，對云計算平臺處理海量數(shù)據(jù)有重要意義。
　　任務(wù)調(diào)度一直是云平臺中一個關(guān)鍵性的問題。用戶數(shù)量和數(shù)據(jù)量都是非常巨大的。如何對任務(wù)進行高效的調(diào)度成為云計算中所要解決的重要問題。為了解決這個問題，考慮到云環(huán)境的新特性和原來自適應(yīng)遺傳算法(AGA)，本文提出了一種新的雙適應(yīng)度函數(shù)的調(diào)度策略(TAGA)，不僅考慮作業(yè)的總計完成時間而且把作業(yè)平均完成

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