【摘 要】
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设计并实现适用于云计算的资源分配与调度优化算法具有较强的理论意义和应用价值，是因为它关系到云计算的运行和服务性能。因此，本文以最小化总的运行时间为目标，建立了云任务虚拟机分配策略模型，从理论上讲，该模型是一个组合优化问题，也是NP-HARD问题。 首先利用贪心分配算法、循环分配算法、简单的随机分配策略对三组实验数据进行测试，并利用直方图进行初步的性能对比和统计分析，为了进一步提高分配效率，减少云
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设计并实现适用于云计算的资源分配与调度优化算法具有较强的理论意义和应用价值，是因为它关系到云计算的运行和服务性能。因此，本文以最小化总的运行时间为目标，建立了云任务虚拟机分配策略模型，从理论上讲，该模型是一个组合优化问题，也是NP-HARD问题。
首先利用贪心分配算法、循环分配算法、简单的随机分配策略对三组实验数据进行测试，并利用直方图进行初步的性能对比和统计分析，为了进一步提高分配效率，减少云任务总的运行时间，接着，引入了在函数优化和组合优化领域具有广泛应用的基于模拟退火的混合遗传算法、热力学演化算法和动力学演化算法。在基于模拟退火的混合遗传算法中，设计了一种新的旋转变异算子；在热力学演化算法中，借鉴热力学机制设计了两种选择算子；在动力学演化算法中，设计了两种编码方法，并根据不同的编码方法，设计了不同的杂交和变异算子。通过对前述同样的三组实验数据进行分配实验并进行统计分析，结果表明，相对于简单的随机分配策略、循环顺序分配策略和贪心策略这三种分配算法，后续提出的启发式混合智能算法都能不同程度地减少总运行时间。两种热力学演化算法和基于整数编码的动力学演化算法性能互有优劣，但基本上都要优于基于模拟退火的混合遗传算法，而基于01编码的动力学演化算法最差，分析可能的原因是01编码这种方式极大地提升了算法搜索空间的数量级，使得算法的搜索性能下降。
综上所述，融合模拟退火遗传算法的混合算法，借鉴热力学机制的混合遗传算法，借鉴动力学机制的混合遗传算法，这三类混合启发式算法可以有效地解决任务调度和虚拟机分配这类组合优化问题，个别算法的性能和编码方式相关性较高。
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