十七、新增 3 个算法/函数🎯 编号 C-16：基于多目标遗传算法的云资源多目标优化（NSGA-II-Cloud）字段内容类型多目标进化算法 / NSGA-II / 资源调度编排器云资源编排器（如 OpenStack 的调度器扩展）模块—组件种群初始化器（染色体编码：任务-虚拟机映射）→ 非支配排序器（Pareto前沿分层）→ 拥挤度计算器 → 选择/交叉/变异算子 → 精英保留器 → Pareto最优解集输出器调度/序列/调用/时序关系①输入任务集合和虚拟机集合，定义两个目标函数：最小化完工时间（makespan）和最小化总成本；②初始化种群（N个个体，每个个体编码为任务到VM的分配向量）；③对每一代：计算每个个体的两个目标值，进行非支配排序和拥挤度计算；④通过锦标赛选择、模拟二进制交叉（SBX）和多项式变异生成子代；⑤合并父代和子代， 【信息科学与工程学】计算机科学与自动化——第一百六十八篇 云资源编排器和网络/安全编排器02
十七、新增 3 个算法/函数🎯 编号 C-16：基于多目标遗传算法的云资源多目标优化（NSGA-II-Cloud）字段内容类型多目标进化算法 / NSGA-II / 资源调度编排器云资源编排器（如 OpenStack 的调度器扩展）模块—组件种群初始化器（染色体编码：任务-虚拟机映射）→ 非支配排序器（Pareto前沿分层）→ 拥挤度计算器 → 选择/交叉/变异算子 → 精英保留器 → Pareto最优解集输出器调度/序列/调用/时序关系①输入任务集合和虚拟机集合，定义两个目标函数：最小化完工时间（makespan）和最小化总成本；②初始化种群（N个个体，每个个体编码为任务到VM的分配向量）；③对每一代：计算每个个体的两个目标值，进行非支配排序和拥挤度计算；④通过锦标赛选择、模拟二进制交叉（SBX）和多项式变异生成子代；⑤合并父代和子代， RELATED READING
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