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题名求解Hadoop作业调度问题的混合遗传算法
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作者
王丽红
夏魁良
金丹
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机构
黑河学院计算机与信息工程学院
黑河学院美术学院
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出处
《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》
2018年第3期6-10,共5页
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基金
黑龙江省教育厅科研业务费青年创新人才研究专项(2017-KYYWF-0360)
黑河学院横向课题(HX201702)
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文摘
将自适应遗传算法和改进的蚁群算法融合用以求解Hadoop作业调度问题。首先利用自适应遗传算法的全局搜素能力产生任务所分配的资源列表,在遗传算法的搜索速度逐渐降低时,适时切换到蚁群算法,由自遗传算法求解的最优解生成蚁群算法的初始信息素分布。改进蚁群算法的目标节点选择策略,考虑节点完成任务的成功率,加快蚁群算法求解最优解的速度。仿真结果表明,与遗传算法和蚁群算法相比,混合遗传算法用时较少,并且任务数越多,优势越明显。
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关键词
遗传算法
蚁群算法
Hadoop作业调度
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Keywords
genetic algorithm
ant colony algorithm
Hadoop job scheduling
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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