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首页> 外文期刊>International Journal of Smart Grid and Green Communications >An optimised genetic algorithm for energy aware grid computing with limited iterations
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An optimised genetic algorithm for energy aware grid computing with limited iterations

机译：有限迭代的用于能量感知网格计算的优化遗传算法

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Grid computing is one of the emerging computing platforms that handles both parallel and distributed computing. This type of the grid environment appends the complicated nature to the scheduler. Genetic algorithm (GA) is a generally used approach by researchers to figure out this type of NP-complete problems. Yet, the conventional GA is also sluggish to figure out the scheduling issues in the realistic environment due to its time consuming iterations. In this composition, we adopt the independent batch scheduling by considering the objective as energy expenditure as the scheduling criteria. Here, we proposed an optimised energy aware genetic algorithm (OGA), which is suitable for grid scheduling, and it can improve the search performance by limited iterations and increase the computing capability of finding the reasonable solution.
机译：网格计算是处理并行和分布式计算的新兴计算平台之一。这种类型的网格环境将复杂的性质添加到调度程序中。遗传算法（GA）是研究人员通常用来解决此类NP完全问题的方法。然而，由于其耗时的迭代，常规GA也难以解决现实环境中的调度问题。在此组合中，我们以目标为能源消耗作为调度标准，采用独立的批次调度。在此，我们提出了一种适合于网格调度的优化的能量感知遗传算法（OGA），它可以通过有限的迭代来提高搜索性能，并提高找到合理解的计算能力。

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