基于改进差分进化算法的云计算资源调度策略

摘要

在云计算环境之中,计算资源会动态地发生变化,差分算法通过选择、交叉和变异操作对云计算任务资源调度问题实现寻优,具备较高的前期寻优效果,但它的全局搜索能力较差,后期对最优解的搜索速度变慢,提出了一种变异概率自适应调整的改进差分进化算法(Adaptive Tuning of Mutation Probability Improved Differential Evolution,ATMPIDE)云计算资源调度策略,其中,交叉操作选择种群的个体来执行多点交叉操作,改变染色体的基因排列,生成更多不一样的个体,确保群体的多样化.变异操作能够根据适应度的值自动设定阈值,在个体基因上随机选择多个位置,每个位置进行小范围变异,根据变异的阈值,若产生的随机数小于阈值,则发生变异,否则不发生变异.仿真实验证明,所提出的改进算法能够加强全局搜索能力及加快搜索速度,最终找出最优解,不管虚拟机数量与任务数量之间如何变化,该算法在负载均衡方面和任务完成时间等方面都能取得较好的效果.