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Multi-objective Optimization for Cloud Task Scheduling Based on the ANP Model

Chinese Journal of Electronics 2017年第5期26卷 889-898页

作者： LI Kunlun WANG Jun Electronic Information Engeering College Hebei University

We propose a multi-objective optimization algorithm for cloud task scheduling based on the Analytic network process(ANP) model to solve the problems in cloud task scheduling,such as the deficiencies of mathematical description,limited optimization abilities of the traditional multi-objective optimization algorithm and the selection of the Pareto optimal ***,we present the mathematical description of cloud task scheduling using matrix ***,the improved Nondominated sorting genetic algorithm II(NSGA-II) multiobjective evolutionary algorithm whose optimization ability is improved by Gene expression programming(gep)algorithm has been introduced into the cloud task scheduling field to search the Pareto set among ***,ANP model has been combined with the improved NSGA-II to solve the selection problems of Pareto *** with the multi-objective optimization algorithm based on the weighted polynomial,the proposed algorithm can optimize multiple goals at the same time,and can avoid the additional iterations due to the change of users preferences *** simulation results indicate that the proposed algorithm is effective.

关键词： Cloud computing Multi-objective task scheduling NSGA-Ⅱ algorithm ANP model gep algorithm

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