改进遗传算法在云辅助教学平台中的应用研究

云计算技术迅猛发展,云计算辅助教学平台应运而生,具有网络化的海量教学数据资源存储与计算功能和瘦客户端等显著优点,云辅助教学平台数据量和用户量巨大的特点决定了其作业类型的多样性和数据密集性,云辅助教学平台的设计重点在于高效率的资源管理和调度。论文设计云计算辅助教学平台的体系结构,并对云平台作业调度的原有自适应遗传算法做出改进,以传统遗传算法做基础,综合数据公平和本地性选择遗传基因,相比于传统算法,在响应用户需求上更高效。仿真实验结果显示改进后算法更能体现公平性、并提高了效率,更适于云计算机环境。