Abstract-In cloud computing system, schemat för datorresurser är en kritisk del av cloud computing studie. En effektiv lastbalanseringsstrategi kan märkbart förbättra uppgiftsgenomströmningen av molndata. Virtuella maskiner väljs som en grundläggande bearbetningsenhet för molndata. Resurserna inom cloud computing kommer att öka kraftigt och variera dynamiskt på grund av utnyttjandet av virtualiseringsteknik. Därför har genomförandet av lastbalansering i molntjänster blivit komplicerat och det är svårt att uppnå. Multi-agent genetisk algoritm (MAGA) är en hybridalgoritm för GA, vars prestanda är långt bättre än den traditionella GA. Detta dokument visar fördelen med MAGA över traditionell GA, och utnyttjar sedan multi-agent genetiska algoritmer för att lösa problemet med lastbalansering i molndata, genom att utforma en lastbalansering modell på grundval av virtualiseringsresurshantering. Slutligen, genom att jämföra MAGA med Min_min strategi, resultaten från experimentet visar att MAGA kan uppnå bättre prestanda av lastbalansering.
Zhu m.fl. använde hybrid GA algoritm för att lösa endast lastbalansering vid schemaläggning av uppgifter i molndata REF.
Hybrid Genetic Algorithm for Cloud Computing Applications
{'venue': '2011 IEEE Asia-Pacific Services Computing Conference', 'journal': '2011 IEEE Asia-Pacific Services Computing Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}