[发明专利]一种基于改进遗传算法的云测试平台任务调度方法

权利要求书

1.一种基于改进遗传算法的云测试平台任务调度方法，其特征在于，所述方法包括：

建立所述云测试平台任务调度模型；

基于所述云测试平台任务调度模型的测试任务调度方式进行编码，形成测试任务状态表；

根据所述测试任务状态表设计所述改进遗传算法的适应度函数；

基于所述适应度函数初始化所述改进遗传算法的种群，利用轮盘赌算法选择所述种群中的染色体；

对所述改进遗传算法的染色体进行交叉、变异后，当满足所述改进遗传算法的结束条件时，得到所述云测试平台任务调度最短时间。

2.根据权利要求1所述的云测试平台任务调度方法，其特征在于，所述云测试平台任务调度模型为五元组G，G＝(T,E,S_P,S_T,R,C)，其中，T为云测试平台任务调度DAG图的节点集合，E为云测试平台任务调度DAG图的有向边的矩阵，S_P为云测试平台的处理机所能提供的资源的矩阵，S_T为云测试平台测试任务所需的资源的矩阵，R为测试任务在不同处理机上的执行时间的矩阵，C为测试任务件转换时间的矩阵。

3.根据权利要求1所述的云测试平台任务调度方法，其特征在于，所述基于所述云测试平台任务调度模型的测试任务调度方式进行编码，形成测试任务状态表，包括：

将所述云测试平台任务调度模型的测试任务调度方式的测试任务和所述处理机之间的映射关系形成所述测试任务编码表；

根据所述测试任务进入待执行状态的所有前置条件和测试任务执行状态形成测试任务状态表；

根据所述测试任务的执行完成时间定义所述测试任务的权重，根据所述测试任务的权重执行所述测试任务；

根据所述测试任务状态表计算执行所有所述测试任务的执行完成时间。

4.根据权利要求2所述的云测试平台任务调度方法，其特征在于，根据所述测试任务状态表设计所述改进遗传算法的适应度函数，包括：

根据所述测试任务状态表和所述测试任务编码表计算所述云测试平台在执行测试任务期间的处理机的负载；

根据所述处理机的负载计算所有处理机负载的平均值，得到所述云测试平台在执行测试任务期间的处理机的负载均衡度；

基于所述所述云测试平台完成所有测试任务的最短执行时间和所述云测试平台在执行测试任务期间的处理机的负载均衡度设定所述改进遗传算法的适应度函数。

5.根据权利要求4所述的云测试平台任务调度方法，其特征在于，所述测试任务状态表包括：测试任务编号、处理机编号、测试任务的前置任务、测试任务的后继任务、计算核心数、内存大小、硬盘大小、测试任务的前置任务的完成状态、测试任务需求资源的满足状态、测试任务待执行状态、测试任务执行中状态和测试任务已完成状态。