摘要：提出一种综合考虑Agent时间片和执行截止期限要求的cpu时间片组合拍卖遗传算法。该算法定义了问题模型,采用可以去除不具备竞争力标的预选择策略,减少遗传算法的计算复杂度。在遗传算法求解过程中,设计适合该问题的变长染色体编码方式、交叉算子、换序算子和换标算子。仿真实验结果表明,该算法取得了符合要求的最优解。

摘要：提出了一种综合考虑移动Agent执行时间片和执行截止期限要求的cpu时间片组合拍卖混沌遗传算法。该算法在定义了问题模型的基础上,设计了可减少遗传算法计算复杂度的预选择策略,以及变长的染色体编码方式、基于混沌优化技术的两种交叉算子(同父交叉算子和标准交叉算子),同时设计了基于混沌优化技术的换序算子和换标算子。实验仿真结果表明,该算法可取得优质的最优解。

摘要：当前云计算环境中,当大于cpu核数的IO和网络密集型应用并发执行时,传统的资源分配策略没有考虑到应用的特性,导致资源利用率偏低,应用执行效率低下.针对这种现状,本文对IO密集型应用和网络密集型应用进行分析,根据它们可量化的特性,提出并设计了基于优先级的IO和网络密集型应用调度策略.针对可量化的小应用提高优先级,获得更大的cpu时间片,让小应用尽早完成,然后将所有cpu时间片分配给大应用,减少进程之间的切换调度,提高了效率.大量实验表明,该策略可以有效提高应用的执行效率,减少资源的消耗.