云任务调度问题研究现状
在文献[2]中，李建峰和彭舰学者设计了一种基于改进遗传算法的任务调度算法，它将任务的最大完成时间最短作为调度算法的优化目标，并将任务的平均执行时间作为评价调度算法优劣的重要准则，该调度算法被命名为双适应度的遗传算法。在文献[3]中，华夏渝等学者设计出了一种基于蚁群算法的云计算资源分配算法，该算法充分考虑了计算资源本身的固有属性以及计算节点在一定负载情况下的预测执行速度。在文献[4]中，赵政文和孙瑞峰学者提出了一种将租借理论和动态多级资源池相结合的云计算任务调度算法，这个算法的理念是基于云计算虚拟化技术进行设计的，该算法能够有效的降低资源的空闲时间，进而提高资源的利用率。在文献[5]中，刘之家等学者提出了一种“用户期待”的云计算任务调度算法，该算法综合考虑了用户对云资源的各种固有属性的要求，将其转化为一个期待值，这样在资源选择的过程中就可以依照用户的期待函数进行选择。6110
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