基于小生境和自适应遗传算法的网格任务调度优化研究

摘要

针对以往网格任务调度中通常未考虑任务之间的依赖性,且忽略了用户服务质量的问题,提出了一种基于小生境和遗传算法的网格任务调度方法；首先,描述了依赖型任务调度DAG模型,定义了一种获得初始种群的算法,然后使用小生境的预选择机制对种群中适应度较高的个体进行选择,并通过自定义的交叉和变异算子按照自适应的概率进化,最后,对欧式距离过小的个体通过小生境排挤技术进行淘汰,从而提高个体的多样性以及算法的全局寻优能力；通过仿真实验并与文献[6]和文献[8]中方法相比,文中方法的平均MakeSpan和平均用户费用较其他两种方法最多减少55.75％和56.07％,是一种适合网格计算环境的有效调度方法.