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公开(公告)号：CN103024048A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210548133.3
申请日：2012-12-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种云环境下的资源调度方法，属于分布式计算和计算机网络应用领域。本发明从系统级节能角度出发，在满足云任务的执行时间和费用两个QoS需求的前提下，以系统总能耗最小为目标，对资源进行调度，可有效降低云数据中心的能源消耗；并进一步采用改进的遗传算法进行最优资源调度方案的搜索，通过引入正态分布的选择算子提高适应度适中的个体以保持种群多样性，利用正态分布模型根据适应度和进化代数设计交叉算子和变异算子以保持种群多样性和种群结构，从而有效提高了算法的收敛性能，减少了算法完成时间。
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公开(公告)号：CN102508714A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110342585.1
申请日：2011-11-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种云计算中基于绿色计算的虚拟机调度方法，属于计算机网络领域。本发明将绿色计算的思想应用于云计算中进行虚拟机调度，首先按照优先级对任务排序，然后估算每个任务在各个虚拟机上的能耗总和，选择每个任务的最小能耗对应的虚拟机进行调度，并周期性监控主机负载，调整调度计划。本发明降低了虚拟机调度的能耗，考虑了能量负载均衡，体现了绿色计算。
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公开(公告)号：CN103024048B
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201210548133.3
申请日：2012-12-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种云环境下的资源调度方法，属于分布式计算和计算机网络应用领域。本发明从系统级节能角度出发，在满足云任务的执行时间和费用两个QoS需求的前提下，以系统总能耗最小为目标，对资源进行调度，可有效降低云数据中心的能源消耗；并进一步采用改进的遗传算法进行最优资源调度方案的搜索，通过引入正态分布的选择算子提高适应度适中的个体以保持种群多样性，利用正态分布模型根据适应度和进化代数设计交叉算子和变异算子以保持种群多样性和种群结构，从而有效提高了算法的收敛性能，减少了算法完成时间。
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