【摘要】：在云計(jì)算環(huán)境下低消耗的任務(wù)調(diào)度時(shí),由于云計(jì)算環(huán)境下低消耗的任務(wù)調(diào)度具有較高的復(fù)雜性和通用性,任務(wù)之間存在的多種特征,造成任務(wù)調(diào)度時(shí)受到多種制約條件。傳統(tǒng)任務(wù)調(diào)度方法受到這種特征條件約束,導(dǎo)致任務(wù)調(diào)度效率降低,無(wú)法有效實(shí)現(xiàn)任務(wù)調(diào)度,提出基于改進(jìn)免疫進(jìn)化算法的任務(wù)調(diào)度方法,分析了一般免疫進(jìn)化方法,將PSO算法看作是一個(gè)算子引入免疫進(jìn)化算法中,對(duì)免疫算法進(jìn)行改進(jìn),給出任務(wù)調(diào)度優(yōu)化模型。在解空間中隨機(jī)形成初始抗體,對(duì)種群規(guī)模、變異概率及最大迭代代數(shù)進(jìn)行初始化處理。求出抗體群中各抗體的親和度并進(jìn)行排列,將某抗體進(jìn)行變異,形成新抗體群,重新對(duì)親和度進(jìn)行計(jì)算和排列,從新抗體群中選擇最佳抗體。通過(guò)PSO算子對(duì)新抗體進(jìn)行處理,獲取一組改進(jìn)后的抗體,對(duì)親和度較大的抗體進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。仿真結(jié)果表明,所提方法使云計(jì)算調(diào)度具有很高的效率。
[Abstract]:When the task scheduling with low consumption in cloud computing environment is low, because of the high complexity and universality of low consumption task scheduling in cloud computing environment, there are many characteristics between tasks, resulting in a variety of constraints in task scheduling. The traditional task scheduling method is constrained by this characteristic condition, which leads to the reduction of task scheduling efficiency and can not effectively realize task scheduling. A task scheduling method based on improved immune evolutionary algorithm is proposed, and the general immune evolution method is analyzed. The PSO algorithm is introduced into the immune evolutionary algorithm as an operator, and the immune algorithm is improved, and the optimization model of task scheduling is given. The initial antibody was randomly formed in the solution space, and the population size, variation probability and maximum iterative algebra were initialized. The affinity of each antibody in the antibody group was calculated and arranged, and a certain antibody was mutated to form a new antibody group. The affinity was calculated and arranged again, and the best antibody was selected from the new antibody group. A group of improved antibodies were obtained by PSO operator, and the antibodies with high affinity were counted. The simulation results show that the proposed method makes cloud computing scheduling highly efficient.
【作者單位】： 華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP18;TP393.07

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2485950