【摘 要】
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如何采取有效的方法在海量数据、分布性强并且是复杂变化的资源池中进行资源的有效组织、调度和管理是云计算的关键技术之一。常用的计算机虚拟资源调用方法，往往建模复杂，且数
【机 构】
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汕尾职业技术学院 汕尾 516600 汕尾市创新工业设计研究院 汕尾 516600;深圳华为技术有限公司 深圳 518129;
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如何采取有效的方法在海量数据、分布性强并且是复杂变化的资源池中进行资源的有效组织、调度和管理是云计算的关键技术之一。常用的计算机虚拟资源调用方法，往往建模复杂，且数理方程描述困难，求解方法复杂。首先研究了云计算虚拟资源调度问题，构建了以云计算集群的负载均衡、任务平均完成时间和成本开销为评价指标的多目标调度模型，应用带精英策略的非支配集排序遗传算法（NSGA Ⅱ）进行求解。在该算法中引入 K 均值聚类（KMC）加快外部种群的聚类过程。实验结果证明了用多目标演化算法进行云计算虚拟资源调度的有效性和可行性。
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