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Application research based on improved genetic algorithm in cloud task scheduling

机译：基于云任务调度改进遗传算法的应用研究

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Task scheduling in the cloud environment is a hot issue in current research. Aiming at the task scheduling problem in cloud environment, this paper analyses the scheduling model of cloud tasks, proposed an improved genetic algorithm (PGA) based on phagocytosis, changed the crossover operation of standard genetic algorithm (GA), formed a sub-chromosome individual after phagocytosis of two mother chromosomes, another individual was generated randomly, and the new individual generated after phagocytosis is determined by the fitness function and the load-balancing standard deviation, so that the evolution process can ensure a high proportion of high-quality individuals in the population. Ensure the diversity of the population. Then a multi-population hybrid coevolutionary genetic algorithm (MPHC GA) is adopted, which uses the Min-Min algorithm to generate initial multiple sub-populations, and these sub-populations are evolved by standard genetic algorithm (GA) and improved genetic algorithm (PGA) based on phagocytosis. The simulation results show that the proposed algorithm is effective in cloud task scheduling.
机译：云环境中的任务调度是当前研究中的一个热门问题。针对云环境中的任务调度问题，本文分析了云任务的调度模型，提出了一种改进的基于吞噬作用的遗传算法（PGA），改变了标准遗传算法（GA）的交叉操作，形成了亚染色体个体在两种母体染色体的吞噬作用后，另一个单独的单独生成，吞噬作用后产生的新个体由健身功能和负载平衡标准偏差确定，从而可以保证高质量的高质量比例的高质量人口。确保人口的多样性。然后采用多种群混合共轭遗传算法（MPHC GA），其使用MIN-MIN算法生成初始多个子群，并且这些子群是通过标准遗传算法（GA）和改进的遗传算法（ PGA）基于吞噬作用。仿真结果表明，该算法在云任务调度方面是有效的。

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