【摘 要】
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作业调度是影响Hadoop平台性能的重要因素。基于基本遗传算法（SGA）的作业调度进化代数大、收敛速度慢,且其编码与解码、遗传操作过程中存在过多冗余计算,增加了作业总完成时间
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作业调度是影响Hadoop平台性能的重要因素。基于基本遗传算法（SGA）的作业调度进化代数大、收敛速度慢,且其编码与解码、遗传操作过程中存在过多冗余计算,增加了作业总完成时间。为此,提出一种基于CHC遗传算法的作业调度算法。采用双目标函数的控制方式和最优解保留策略,优化作业总完成时间与平均完成时间,从而加快最优解的收敛速度。实验结果表明,与SGA算法相比,CHC算法在作业调度效率、资源利用率等方面有较大的性能提升。
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