基于改进免疫进化算法的云计算任务调度
人机协同系统中的协作任务分配与调度优化研究
人机协同系统中的协作任务分配与调度优化研究摘要：人机协同系统是指人类与机器之间的紧密合作，通过资源共享和交互来共同完成任务。
在这种系统中，协作任务的分配与调度是关键问题，对于提高协同效率和优化资源利用具有重要意义。
本文针对人机协同系统中的协作任务分配与调度问题进行研究，综述了相关的优化方法、算法和技术，并对未来的研究方向进行了展望。
1. 引言人机协同系统是现代工业生产和服务领域中不可或缺的一部分，它将人的智能与机器的高效性能相结合，实现了人机之间的紧密协作。
人机协同系统可以应用于各个领域，例如智能制造、物流调度、服务机器人等。
2. 人机协同系统的任务分配与调度问题在人机协同系统中，由于人和机器具有不同的特点和能力，任务的分配和调度变得至关重要。
任务分配涉及将任务合理分配给人和机器，并考虑他们的特点、能力和效率。
任务调度涉及确定任务的执行顺序和时间，以最大程度地提高系统效率和资源利用效率。
3. 优化方法和算法为了解决人机协同系统的任务分配与调度问题，研究者提出了许多优化方法和算法。
其中，最常用的方法之一是基于启发式规则的方法，根据任务的特点和目标，制定一些规则来指导任务的分配和调度。
另一种常用的方法是基于智能算法的优化方法，例如遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法等，这些算法通过模拟生物进化和社会行为来优化任务的分配和调度。
4. 技术支撑人机协同系统的任务分配与调度问题离不开相关的技术支撑。
例如，智能传感器和感知技术可以实时获取人和机器的状态和位置信息，以便更好地分配和调度任务。
人工智能和机器学习技术可以分析历史数据和模式，预测人和机器的效率和能力，为任务分配和调度提供参考依据。
此外，云计算和物联网技术可以实现远程的协作和资源共享，进一步提高协同效率。
5. 挑战与展望人机协同系统的任务分配与调度问题面临着许多挑战。
首先，人和机器的特点和能力是动态变化的，如何根据实时信息进行动态的任务分配和调度是一个值得研究的问题。
基于改进蝙蝠算法的多目标移动储能调度
基于改进蝙蝠算法的多目标移动储能调度
李永刚;林卉
【期刊名称】《华北电力大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2024(51)1
【摘要】在大规模电动汽车的随机充电等因素的影响下,电网峰谷差等问题突出。
首先,计算所需多类型移动储能(电动汽车、移动储能车、氢燃料发电车)调度功率,考虑交通能耗,建立各类移动储能模型。
其中,针对电动汽车交通能耗,根据电价对用户参与意愿的影响,建立相应的补贴体系。
其余类型则只计及交通能耗成本。
然后,建立以的配电网负荷峰谷差、新能源利用率、配电网运行成本为目标,利用超平面的概念自适应地确定不同目标函数的权重,将多目标归一化,建立三类移动储能协调调度模型。
而后,使用改进蝙蝠算法求解,得到多类型移动储能协同调度的方案。
其中,基本蝙蝠算法引入柯西变异逆累积分布函数等改进,得到改进蝙蝠算法,该算法有效提升优化速度、全局搜索能力。
最后,在IEEE33节点系统中,进行仿真验证,结果证明了该调度方案的有效性。
【总页数】9页(P56-64)
【作者】李永刚;林卉
【作者单位】华北电力大学电气与电子工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TM734
【相关文献】
1.基于改进蝙蝠算法的多传感器多目标分配
2.基于改进粒子群算法的风储联合系统多目标协同调度
3.基于改进多目标教与学算法的电力系统多目标调度优化研究
4.基于混合蝙蝠算法的多目标柔性作业车间调度问题
5.基于改进蝙蝠算法的混合储能系统容量优化配置
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云计算中的资源调度算法的实现与优化
云计算中的资源调度算法的实现与优化云计算作为一种新型的计算模式，提供了强大的计算、存储和网络资源，可以满足不同规模的应用和服务的需求。
然而，随着云计算的快速发展，如何高效地使用和调度这些资源成为了关键问题之一。
资源调度算法在云计算中起着至关重要的作用，它决定了资源的分配和利用效率，直接影响到用户体验和服务质量。
云计算中的资源调度算法主要有以下几种实现方式，包括贪心算法、遗传算法、混合调度算法等等。
这些算法针对不同的场景和问题设计，旨在优化资源的利用效率和整体性能。
首先，贪心算法是一种简单且常见的资源调度算法。
它根据任务的实时需求和资源的可用情况，选择当前最优的资源进行调度。
贪心算法的优势在于实现简单、计算效率高，适用于任务规模较小的场景。
然而，贪心算法的局部最优解策略可能会导致资源利用不均衡和性能波动的问题，对于大规模任务和动态变化的资源需求不够灵活。
为了解决贪心算法的局限性，进化算法中的遗传算法被引入到云计算资源调度中。
遗传算法通过模拟进化过程，逐步改进候选解，从而找到更优的资源调度方案。
遗传算法可以在搜索空间中寻找全局最优解，并且对任务调度的约束条件灵活适应。
然而，遗传算法的计算复杂度较高，需要较长的运行时间和大量的计算资源，不适用于实时调度和高性能要求的场景。
除了贪心算法和遗传算法，混合调度算法是另一个值得探讨的研究方向。
混合调度算法将多种调度策略结合起来，根据任务的特点和环境的变化选择最合适的资源调度方式。
例如，可以结合贪心算法和遗传算法，利用贪心算法快速确定初步调度方案，然后通过遗传算法进一步优化细节。
混合调度算法的优点在于兼顾了不同算法的长处，具有更强的灵活性和适用性。
然而，混合调度算法的实现和参数调优较为复杂，需要权衡各种因素和指标。
在资源调度算法的实现过程中，还需要考虑各种实际因素和约束条件。
例如，考虑到用户的需求变化和系统的实际运行情况，资源调度算法需要具备良好的自适应性和弹性。
基于免疫算法的多目标优化技术研究及应用
基于免疫算法的多目标优化技术研究及应用多目标优化（Multi-Objective Optimization，简称MOO）技术在现代计算领域中应用越来越广泛，其最主要的目的是在几个冲突的目标之间找到最佳平衡点。
在实际生产应用中，如何在多个目标间取得平衡是一道非常难的题目，而优化问题的粒子群算法、遗传算法等传统优化算法则难以解决。
因此，基于免疫算法的多目标优化技术受到了越来越多的关注和研究。
一、免疫算法的基本原理免疫算法（Artificial Immune System，简称AIS）的研究始于上世纪末，它是通过模拟生命免疫机制，并应用于问题求解和优化领域的一种新型计算智能技术。
它将免疫学的生物特性转化为数学模型，并以计算机模拟免疫系统的内部功能进行模拟优化。
AIS主要研究从生命免疫学中得到的信息和原理，规划出解决复杂问题的高效、生物安全的计算方法，它是仿生理学思想的一个重要应用领域。
在免疫系统的模拟上，免疫算法将必要的免疫学机制和模型引入到算法设计中，然后根据问题的需求，选择合适的模拟免疫模型，来建立一个充分表达问题的模型。
二、多目标优化问题的免疫算法求解MOO问题的要求是要在真正意义上实现对多目标的优化，既要保证局部最优解，又要满足全局最优解。
为了解决MOO问题，免疫算法在设计中考虑多个要素，例如：针对多个目标，设计出带多个适应性的结构；针对反类化，采用自适应聚类或者模糊分类；针对多目标的遍历，采用多起点的搜索技术，构建优化过程的拓扑结构，等等。
在多目标优化问题的求解中，免疫算法的主要思路是构建一组解的群体，通过群体的竞争、选择、适应性调整，逐渐优化出全局最优解。
其中，群体数量、群体适应度、进化算法的设置，都会影响到优化算法的性能。
因此，运用免疫算法来求解多目标优化问题时，需要充分考虑问题的特点和求解目标，良好的群体设置是提高算法求解效率的重要手段。
三、应用案例及分析基于免疫算法的多目标优化技术在多个领域都取得了成功的应用，下面我们就以某些物流企业的例子来进行案例分析。
基于改进DE的云计算任务调度算法
文章编号 ： １ ０ ０ １ － ４１ ０ １ － ０ ６
［ ｘ ３ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ￣． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ － ４ ３ ７ ３ ． ２ ０ １ ３ ． ０ １ ． ０ ２ ３
基 于 改进 Ｄ Ｅ的云 计 算 任 务 调 度算 法
ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ＴＣ Ｄ Ｅ ） ， 并 通过仿真实验， 验 证 了算 法 的 有
效 性．
１ 云计 算任务调度问题
目前 ， 大部分云计算环境都采用 Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ 提出的 Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 模型， 它是一 种分布式计算模型 ， 用 于 大规模数据集的并行计算嘲。 Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 中的一个 作业就是一组 Ｍａ ｐ和 Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ函数 ， 它们被提交给
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ ３ 文献标志码 ： Ａ
云计算是一种商业计算模 型， 它将计算任务分 布在大量计算机构成 的资源池上， 使用户能够按需 获取计算力、 存储空 间和信息服务［ １ 剖． 其基本思想 是透过网络将庞大的计算处理程序 自 动拆分成多个 较小子任务 ， 然后按照适 当的算法分配到虚拟计算 资源上处理， 最后分析整合处理结果， 回传给用户．
考虑时间的 １ １ ） Ｅ 、 只考虑成本的 Ｃ Ｄ Ｅ的功能验证 实验 ， Ｔ ＤＥ与 遗传算 法的性 能对 比 实验． 实验 结果证 明： 改进后 的差分进化算 法能够适 用于云计 算环境下的任务调度 问题 ， 并取得 良好的调 度效果． 关键词 ： 云计算； 差分进化算法 ； 任务调度 ； 时间 ； 成本
调 度系统 ， 然后 被调 度到 可用 的机器 上去． 具 体 的执 行 流程 如图 ｌ ［ ］ 所 示．
基于改进蚁群优化算法的云计算资源调度
基于改进蚁群优化算法的云计算资源调度
肖耀涛
【期刊名称】《微型电脑应用》
【年(卷),期】2022(38)2
【摘要】为了降低云计算资源调度的负载均衡度、提升云计算资源利用率,研究了基于改进蚁群优化算法的云计算资源调度。
基于云计算资源调度模型以及资源调度的相关定义,采用蚁群优化算法调度处理大规模云计算资源数据集;为防止蚁群优化算法陷入局部最优解,通过改进蚁群优化算法的选择下一节点概率、启发因子以及信息素的更新,使信息素的指导作用充分发挥,以达到最优云计算资源调度。
经实验验证,该算法负载均衡度与相对标准差较低,资源分配较为均匀;调度总效用值较高,可最大程度满足用户资源调度需求;调度同样规模资源所需迭代次数较少,收敛特性较好。
应用该算法可显著提升资源库的资源利用率。
【总页数】4页(P160-163)
【作者】肖耀涛
【作者单位】广东邮电职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP39
【相关文献】
1.基于多维评价模型及改进蚁群优化算法的云计算资源调度策略
2.一种用于云计算资源调度的双向蚁群优化算法
3.云计算环境下基于蚁群优化算法的资源调度策略
4.
基于蚁群粒子群优化算法的r云计算资源调度方案5.云计算下的蚁群优化算法资源调度研究
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云计算中基于序贯博弈的任务调度策略
云计算中基于序贯博弈的任务调度策略
刘美林;王勇;李凯;刘鹏飞;任兴田;杨建红
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2015(042)0z1
【摘要】随着互联网应用的普及,云计算逐渐成为企业、学者等各界研究的热点.云计算是继分布式计算、并行计算、网格计算之后的一种新兴计算模式.在对云计算系统的研究中,任务调度是其研究的重点.在总结了云计算的研究现状之后,提出了一种基于序贯博弈的任务调度策略,在任务的响应时间上有较好的优化.
【总页数】5页(P341-344,358)
【作者】刘美林;王勇;李凯;刘鹏飞;任兴田;杨建红
【作者单位】北京工业大学计算机学院北京100124;北京工业大学计算机学院北京100124;北京工业大学计算机学院北京100124;北京工业大学计算机学院北京100124;北京工业大学计算机学院北京100124;北京工业大学计算机学院北京100124
【正文语种】中文
【中图分类】TP312
【相关文献】
1.云计算中基于进化算法的任务调度策略 [J], 李欢;虞慧群
2.基于自适应交叉变异的飞蛾算法云计算任务调度策略 [J], 李宏伟
3.基于改进飞蛾优化算法的云计算任务调度策略 [J], 李宏伟
4.基于改进萤火虫算法的云计算任务调度策略 [J], 朱利华;朱玲玲
5.基于QoS和服务收益的云计算任务调度策略研究 [J], 陈为满;贺宗梅;陈畅因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于改进免疫算法的PMU多目标优化配置
式中， ／为待变异抗体的亲和度值 ；ｏ ｆ 为种群中抗体亲和度最大值 ；＝ 为每代种群抗体亲和度的平 ／ Ｉ
均值 ；。ｋ 在 （ ，）内取 值 。 ｋ、 ０ １
２ ４ 算 法流程 ．
Ｐ ＭＵ多 目标 优化配 置 的计 算 过程如 下 ： （ ）为保 持种群 个体 多样性 ， 验子种 群 与父 种群 中是否 有重 复的 个体 ， 有则 对该 重 复个 １ 检 若
标寻优 ， 得到多种合理的 Ｐ ＭＵ优化配置方 案。
关
键
词： 相量测量单元（ ＭＵ） 可观测性 ； 目标优化 ； Ｐ ； 多 免疫算法
文献标识码 ： Ａ
中图分类号 ： Ｍ ７４ Ｔ ６
相量测 量单 元 Ｐ ＭＵ（ｈｓｒ ａｕｅ ｅｔ ｎｔ） 基于全 球定 位 系统 Ｇ Ｓ Ｇｏａ Ｐｓｉ ｙｔ 的 Ｐ ａｏ ｓｒｍ ｎ ｉ 是 Ｍｅ Ｕ ｓ Ｐ （ ｌ ｌ ｏｉｏ Ｓｓ ｍ） ｂ ｔｎ ｅ
的作用 ， 一般取 为 ２ —５ 。
２３ ３ 参 数 的 自适 应 调整 ．． 当算 法接 近或 陷入局 部最 优时 ， 群体 的多样性 小 ， 此时 希望 变 异率 大 一些 ， 使得 个 体在 更 广 阔 的空
间扩展和突变， 增加群体的多样性 ， 以保证在局部搜索范围变大时局部搜索的有效性 。 在算法远离收敛
Ｆ ＝ｍ ｎｆ ， ］ ｉ［￣ ，
＝ｍ，
＝ Ｎ —Ｒ，
（） １
（） ２
（） ３
Ｓ ｔＵ ．． ｉ＝０， １２ … ， ｉ＝ ， ， Ⅳ，
（） ４
式中 ， 为 Ｐ ｍ ＭＵ安装 数量 ； Ｕ 表示 第 个节 点不 可 观测 ； 为系统节 点数 。 Ⅳ
基于遗传算法的云计算任务分配
基于遗传算法的云计算任务分配作者：王倩周书臣来源：《赤峰学院学报·自然科学版》 2013年第5期王倩1，周书臣2（1.周口师范学院计算机科学与技术学院，河南周口 466001;2.黄淮学院国际学院，河南驻马店 463000）摘要：任务调度的高效性是云计算中要解决的重要问题.已有的适用于分配任务的遗传算法易陷入局部最优这一缺陷，本文对遗传算法进行改进，用于保证云服务的质量.该算法引入双精英策略思想，从而减少产生局部最优解的可能，最后通过仿真实现.结果表明，该方法是一种有效的任务调度算法，减少了处理请求任务的平均完成时间.关键词：云计算；遗传算法；双精英策略；平均完成时间中图分类号：TP31 文献标识码：A 文章编号：1673-260X（2013）03-0025-03目前，云计算成为信息技术领域所讨论的热点[1-2].关于云计算，文献3里这样描述：基础设施（用来构造应用程序，相当于微型计算机的OS）和云计算应用（建立在基础设施之上）.与网格计算相比，网格程序是把大的任务分解成许多个小的任务并行运行在不同的集群以及服务器上，看重的是科学地进行计算应用程序的运行.对于云计算而言，它是一个具有更广泛定义的计算平台，不仅能够支持网格的应用，还支持非网格的应用，比如，支持网络服务程序中的前台网络服务器、数据库服务器和应用服务器这三层应用程序架构模式等.云计算是能够提供虚拟化、动态资源池和高可用性的下一代计算平台[3].当前，云计算服务可分基础设施即服务（如Amazon的弹性计算云等）、平台即服务（如Google的Google AppEngine等）和软件即服务（如Salesforce公司的客户关系管理服务等）为这3个层次[4].云计算的核心思想是将大量计算资源（用网络连接的）进行统一的管理和调度，形成一个计算资源池，以便按照用户的需要进行服务.云的含义是提供资源的网络.在用户看来，“云”中的资源是能够无限扩展的，还能随时获取，按使用付费.总的来说，云计算是并行计算和网格计算的进一步的发展.企业数据中心的运行将与互联网更相似，使计算分布在大量的分布式计算机上.这样能够使企业将资源切换到所需的应用上，按照需求去访问计算机和存储系统.它意味着计算能力也能作为一种商品进行流通，像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉.与煤气、水电相比，最大的不同之处是通过互联网传输.对于云计算服务提供商来说，其核心技术是如何对用户申请的计算资源进行分配和管理，其效率直接影响整个云计算环境的工作性能以及企业效益.因此，为云计算环境找到一个合理的任务分配方法迫在眉睫.本文提出了一种基于遗传算法的任务调度算法，实验证明了该算法有效地提高了资源的分配和管理.1 遗传算法近些年仿生学迅猛发展，仿生技术也备受各界学者的关注，已经用于解决复杂的问题（如：任务分配、路径等）.遗传算法（简称GA）研究历史比较短，它是模拟生物界中的遗传和进化的一种最优化的方法.1975年，John Holland等人出版了《自然与人工系统中的自适应》专著，标志着GA正式诞生.现今，GA已成功应用于生物、计算机科学、图像处理等领域.由于其并行性、全局搜索以及高求解精度且易于和其他方法相结合的特点，能在庞大的解空间中最大限度地寻找全局最优，在解决组合优化问题方面显示出了较大优势.其核心思想是：通过随机方式产生若干个所求解问题的数字编码，即染色体，形成初始种群，通过适应度函数给每个个体一个数值评价，淘汰低适应度的个体，选择高适应度的个体参加遗传操作，经过遗传操作后的个体集合形成下一代新的种群.再对这个新种群进行下一轮进化.精英个体是指具有较高适应度值的个体.在群体里，文献[5]指出：全局最优解和精英个体的亲和度要大于全局最优解和非精英个体的亲和度，并与精英个体有较大亲和度的个体也应该具有较高的适应度值.所以，在种群的进化过程中精英个体起着非常重要的推动作用.协同进化与传统遗传算法相比，它具有强搜索能力和渐进学习能力，能够克服传统遗传算法的早熟收敛现象.能够有效地解决遗传算法中进化模式单一性的问题，从而较好地保持种群个体的多样性，避免了未成熟收敛和收敛速度慢等问题.近年来，GA的研究仍然被众多学者所关注，并取得了显著的成果.文献[7]结合遗传算法与线性鉴别分析提出了一种玉米品种的快速鉴别方法，与常用的PCA等方法相比，运算时间更短，正确率更高.文献[8]针对噪声环境下多模函数的优化，本文理论上分析了噪声对多模函数优化的收敛精度和全局收敛性的影响，并对全局区域收敛精度和全局区域搜索率进行分析噪声对算法的影响程度.噪声的强度和加多模函数寻优的难度，遗传算法的全局区域搜索率都在下降，全局区域收敛精度总体变差；重采样的方法能够有效提高算法的全局区域搜索率，总体改善算法的全局区域收敛精度.遗传算法被应用各个领域.文献[9]提出了一种混合竞争协同进化遗传算法(htCGA)，其基本思想是，将局部搜索方法引入到协同进化遗传算法中，提高了算法局部搜索的能力.但上述两种算法都采用了对解空间进行分割的策略.因此较容易陷入局部极小值的问题.文献[1]提出了一种蜜蜂进化型遗传算法，该算法充分利用了精英个体的信息.但该算法中随机种群的比例参数需要通过人为经验来确定，一定程度上增加了算法的随机性.遗传算法容易陷入局部最优解，而且收敛速度和寻优精度有待提高.为此，本文提出了的算法对云计算中的任务调度策略进行改进，通过对任务的优化调度来最大限度地提高云计算环境的效率.2 基于遗传算法的云任务分配2.1 云计算中的模型目前，云计算的环境大多数采用Map/Reduce模型[10].本文采用基于Map/Reduce的思想开发的编程工具，这模型适用于产生和处理大规模的数据集.图1看出，Map/Reduce主要分两个阶段：第一个阶段（Map阶段）：通过Map/Reduce函数将一个大的任务划分多个小的任务，然后并行执行（执行Map操作的worker），输出处理后的中间文件.第二个阶段（Reduce阶段）：将第一个阶段处理后的结果汇总分析并处理，输出最后结果.目前一些任务调度的算法过多地关注总任务的完成时间(造成潜在优良基因丢失).既要关注总任务的完成时间，又要关注平均完成时间，所以，本文提出了一种对云计算中任务调度的改进算法，最大限度地提高云计算环境的效率.2.2 算法流程2.2.1 个体评价策略本文对群体中的个体进行适应度评价采用以下策略.定义：2.2.3 精英进化对于种群的进化，精英个体起着非常重要的作用.遗传算法采用精英策略能够较快地收敛到全局最优解.DECGA算法采用双精英进化策略.这一算法的核心操作是以精英个体作为进化的，在进化过程中充分地发挥了精英个体的推动作用，使个体有方向地朝好的方向进化.初始种群生成时，首先组成精英库种群（随着种群的进化而不断更新），精英种群是从种群中前M个适应度值最高的不同个体中选择出来的，每一代中的两个精英个体都是也是这样选择的，用EliteA（提高算法收敛速度，能够有效避免因种群个体过于相似而导致的无效交叉，从而提高算法的进化效率）和EliteB（避免出现算法由于选择压力而造成的过早收敛现象）来表示两个精英个体，这两个精英个体协同进化，最终完成算法的整个进化操作.算法的流程描述如下：（1）随机产生初始种群，计算每个个体的适应度函数并排序.（2）选择前M个适应度值相异的优秀个体作为精英库Best(0)成员，并令t=0；（3）选择Best(t)中的最优个体作为EliteA，并利用种群分割策略得到分割种群P0Pe和P0Pc.（4）按比例选择法选择与EliteA相异的个体EliteA，种群个体评价函数.（5）将A(t+1)和B(t+1)种群合并，得到种群Temp(t+1)，并计算Temp(t+1)的适应度值；（6）精英库Best(t)与temp(t+1)中的个体竞争，并计算Temp(t+1)中不存在此精英个体，则用此精英个体替代Temp(t+1)中的最差个体；否则不进行任何操作.得到下一代种群P(t+1)，并将种群按适应度降序排列；（7）若P(t+1)中的最优个体bestlndividual大于Best(t)中的最优个体，则用最优个体bestlndividual替代Best(t)中的最差个体.得到更新后的精英库Best(t+1)；（8）是否满足终止条件：若是，则结束；否则，转到Step3.3 仿真实验结果与分析本文制作仿真实验并对结果进行分析，目的是在云计算任务分配上改进遗传算法和遗传算法有更好的对比以及预测时间与实际执行时间的比较.3.1 实验模型为了验证上述遗传算法在云计算任务分配上的可行性以及较好的稳定性，本文需要选择一个有意义的测试环境.本文选用2.40GHz的CPU和2GB的RAM作为硬件环境，Windows XP的操作系统，JDK7.0的基础环境及Ant1.8.2的编译工具.首先设置参数：worker为50，task为50；每个task划分为子任务数范围为[20,80].终止条件：达到最大迭代数或如果连续50代总任务完成时间与任务平均完成时间都没有变化时，终止算法.3.2 实验结果在增加流量负载和暂时饱和的情况下，本文算法的平均完成时间与GA算法进行比较（如图2所示）.横坐标为任务的申请数量.纵坐标为两种算法分别进行处理申请作业所消耗的时间.通过实验，可以看出：本文算法（蓝线）的平均完成时间在任务较少时优势较小而任务较多时远远小于GA算法（红线），主要原因是：采用了双精英策略思想，随着任务数量的增多预测时间逐渐接近实际时间.4 结束语本文提出了一种基于遗传算法的任务调度算法，减少了处理请求任务的平均完成时间，保证云服务的质量.通过本算法可以对云计算环境下这种模型实现较为理想的任务调度，它是一种有效的任务调度算法.参考文献：〔1〕FOSTER I,YONG ZHAO,RAICU I,et al. Cloud computing and grid computing 360-degree compared[C]//Proceedings of the 2008 Grid Computing Environments Workshop.Washington, DC:IEEE Computer Society,2008:1-10.〔2〕ARMBRUST M,Fox A,GRIFFITH R,et al. Above the clouds: A Berkeley view of cloud computing[EB/OL].[2010-01-25]./Pubs/Techrpts/2009/EECS-2009-28.pdf.〔3〕陈康.云计算：系统实例与研究现状[D].软件学报,2009.〔4〕冯登国，等.云计算安全研究[D].软件学报,2011.〔5〕Meng W,Han XD,Hong BR.Bee evolutionary genetic algorithm.Acta Electronica Sinica,2006,34(7):1294-1300(in Chinese with English abstract).〔6〕Eglover,Tabu search:Part I.ORSA Journal on Computing.1989,1(3):1 90-206.〔7〕王徽蓉，等.基于遗传算法与线性鉴别的近红外光谱玉米品种鉴别研究[D].光谱学与光谱分析,2011（3）.〔8〕李军华，等.噪声环境下多模态函数优化的遗传算法[D].电子学报,2012（2）.〔9〕Danoy G.Bouvry P,Martins T.Hlcga:A hybrid com-petitive coevolutionary genetic algorithm.In:Hoes L,ed.Pro-c.of the 6th Int,I Conf. on Hybrid Intelligent -puter Society Press,2006.48-51.[doi:10.1109/HIS.2006.264931].〔10〕DEAN J,GHEMAWAT S.MapReduce:simplified data processing on largeclusters[C]//Proceedings of the 6th Symposium on Operating System Design and Implementation.New York:ACM,2004:137-150.〔11〕Mu CH.Jiao LC,Liu Y.M-Elite coevolutionary algori-thm for numerical optimization.Journal of Softwar-e,2009,20(11):2925-2938(in Chinese with English abstrac-t)./1000-9825/3496.htm[doi-:10.3724/SP.J.1001.2009.03496].。
基于改进粒子群算法的云工作流调度
基于改进粒子群算法的云工作流调度钟诗奇; 龚晓峰【期刊名称】《《电子设计工程》》【年(卷),期】2019(027)020【总页数】5页(P110-114)【关键词】云计算; 工作流调度; 粒子群优化算法; 自组织思想; 混沌理论【作者】钟诗奇; 龚晓峰【作者单位】四川大学电气信息学院四川成都610065【正文语种】中文【中图分类】TN919云计算已经成为一种现代化的大规模分布式计算技术。
由于云工作流与传统工作流相比，有着相当大的区别，所以云工作流的调度中能耗和资源分配问题需要被重新考虑[1]。
针对如何在复杂工作流中合理的分配资源，并且降低能耗的问题，粒子群优化算法是一种常用的方法，但是存在粒子出现“早熟”现象，陷入局部最优的情形，为此，李学俊等人[2]提出了计算粒子成功值的方法改进传统自适应惯性权重的方法；郭文涛等人[3]提出了将粒子速度分阶段不同方式更新，提高了算法收敛的速度；朱亚会等人[4]提出一种资源利用率均衡的调度模型和自适应协同权重方法改进粒子群算法，均衡了服务器上的资源利用率，减少了浪费。
Nirmala[5]提出了结合鱼群算法改进粒子群算法，在云工作流中建立资源映射关系，优化了执行成本；李学俊等人[6]提出一种能耗改进模型，计算粒子趋于全局最优的概率值。
上述研究没有考虑初始粒子群多样性的影响以及粒子所处位置是否在局部极值附近，并且粒子成功值划分不够细致，虽然各方法提高了算法的收敛速度，但是存在准确度不足的风险。
然而，云工作流任务调度是一个NP完全问题[7]，为了提高初始粒子所带有的多样性，以及保持粒子在算法过程中粒子本身寻优的能力，并且对不同时期的算法动态调整寻优的倾向，本文基于一种结合自组织式分段混沌思想的变异策略，提出一种改进的PSO算法，针对不同规模的云工作流进行调度的优化。
1 云工作流调度系统模型1.1 云工作流结构图云工作流是一个或者多个有向无环图（DAG），工作流中的各个子任务之间包含相互依赖和约束的关系[8]。
工科选题EI(JA)期刊教材
选题可发EI（JA）期刊，下单后研发体育选题：1)数据挖掘在篮球技术动作中的应用分析2)基于动态规划融合多模态的足球视频事件分析3)基于HMM的足球视频语义结构分析4)篮球比赛视频中持球队员行为预测5)基于模糊自调节算法的乒乓球机器人回球速度计算6)图像处理技术在捡球机器人上的研究应用7)基于虚拟现实的健美操训练技术研究8)仿人跆拳道机器人的技术研究9)基于PIC单片机篮球机器人的设计与实现10)基于单片机的篮球计时计分器的设计11)基于单片机控制的乒乓球训练系统的设计交通：12)基于卫星导航定位技术的交通运输信息系统的设计13)基于GIS的交通运输行业环境监测网络信息管理系统研究14)基于Internet/Intranet的交通运输物流信息系统设计15)面向决策支持的交通运输信息平台研究16)在交通运输上使用动态规划求解最短路径17)交通运输管理信息系统的开发与应用电子通信：18)基于ARM的GPRS无线数据传输系统的研究19)基于单片机的火灾自动报警系统的研究20)人工智能与机器人在现代图书馆中的应用体育：21)传感器在人体运动图像检测系统中的应用22)图像识别技术在运动学中的应用探析23)基于模糊数学方法的体育教学评价模型的研究24)基于模糊数学方法的学生体育成绩综合评定25)基于数学模拟竞技诊断方法的球类比赛分析机器人和控制算法：26)高精度超声波测距系统的研究及精度测量27)复杂环境下机器人路径规划及算法研究28)基于视觉的水下机器人定位与地图构建技术研究29)基于神经网络的四旋翼飞行器控制系统的应用及关键技术的研究30)仿人机器人脑电信号特征提取的分析与研究31)基于FPGA的大数据高级算法的设计与实现32)基于模糊算法的机器人路径规划33)微型水陆两栖机器人驱动设计及水动力分析34)基于蛇形的机器人步态算法研究智能控制：35)基于FPGA的图像处理算法研究与实现36)基于粒子滤波技术的图像处理研究37)嵌入式视频监测系统的FPGA图像处理系统设计38)基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与实现39)基于多尺度几何变换算法的遥感图像处理研究40)基于胡氏不变距和贝叶斯分类器的边缘检测研究41)基于遗传算法和势场法的机器人路径规划技术研究42)基于粒子群算法使的智能车辆自主避障路径规划研究43)基于改进蚁群算法的双足机器人路径规划研究44)基于改进RRT算法的移动机器人在未知环境下的路径规划45)基于SVM和小波变换的四类脑电信号研究46)在线脑机接口信号的特征提取与分类方法的研究47)基于稳态视觉诱发电位的脑机接口技术的研究48)基于运动想象的脑机接口技术的研究与实现计算机，网络：49)基于CAN总线在软启动器上的应用50)改进遗传算法及其在平面度误差评定中的应用51)基于免疫算法的云计算任务调度策略研究52)基于形变模型的三维人脸快速重建改进算法53)求解三维装箱问题的混合模拟退火算法研究54)模拟退火算法的研究及其应用55)基于支持向量机的聚类及文本分类研究56)基于统计学习理论的支持向量机算法研究57)粗糙集理论及其在神经网络中的应用研究58)基于MATLAB的递推最小二乘法辨识与仿真59)主成分回归和偏最小二乘法在高炉冶炼中的应用60)云数据库服务管理研究与实现61)基于分布式数据库数据处理的研究62)基于Oracle数据库安全策略研究63)基于关系数据库的领域本体构建方法64)延迟容忍传感器网络数据传输研究65)有向传感器网络覆盖增强算法研究66)一种基于TMP的DOS_DDOS的攻击防范方法67)ARP欺骗在网络中的应用与防范68)移动通信网络安全策略研究69)基于SNMP的网络故障监测技术研究70)基于云计算的网络数据安全研究71)基于大数据分析的谣言传播规律与应对策略研究72)基于数据挖掘的投标辅助决策研究73)基于攻防博弈模型的网络安全测评和最优主动防御74)基于mvc模式的web管理信息系统的设计与实现75)基于JSP的网上购物系统的设计与实现76)基于遗传算法的多目标优化问题的应用研究77)基于LDA模型的文本聚类研究78)基于遗传算法的多旅行商问题优化79)人工冻结法在地铁隧道施工中的应用物联网：80)基于物联网分布式楼宇光伏电站监控系统设计81)物联网技术在变配电站监测系统中的应用能源工程：82)城市街区区域供冷供热系统的优化研究。
基于负载均衡蚁群优化算法的云计算任务调度
基于负载均衡蚁群优化算法的云计算任务调度
张焕青;张学平;王海涛;刘彦涵
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2015(0)5
【摘要】合理分配虚拟计算资源以有效进行任务调度是云计算中的一项核心问题.针对云计算任务调度过程中资源负载不均的问题,根据虚拟机负载情况提出信息素调整因子(pheromone adjustment factor,PAF),改进信息素更新规则.提出基于负载平衡的蚁群优化算法(Load Balancing Ant Colony Optimization,LBACO).改进的调度策略在云仿真平台CloudSim上进行实验,结果表明LBACO算法不仅能降低任务执行时间,还可有效保持云数据中心虚拟机资源负载平衡.
【总页数】6页(P31-35)
【关键词】云计算;任务调度;蚁群算法;负载均衡
【作者】张焕青;张学平;王海涛;刘彦涵
【作者单位】解放军理工大学通信工程学院;解放军理工大学信息管理中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于时间负载均衡蚁群算法的云任务调度优化 [J], 侯守明;张玉珍
2.云计算和多维QoS环境中基于蚁群优化算法在虚拟机资源负载均衡问题中的研究 [J], 张牧
3.云计算环境下基于禁忌搜索的负载均衡任务调度优化算法 [J], 孙凌宇;冷明;朱平;李金忠
4.基于改进蚁群优化算法的云计算任务调度研究 [J], 于淑香; 周洪斌
5.基于改进蚁群算法的遥感信息处理负载均衡任务调度算法研究 [J], 赵斐;陈昊;白建东;刘铁
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云计算中的多任务调度算法研究与优化
云计算中的多任务调度算法研究与优化随着云计算的迅速发展，越来越多的人开始认识到多任务调度算法对于云计算平台的重要性。
多任务调度算法是云计算系统中的关键技术之一，它能够在满足各种约束条件的情况下，有效地将多个任务分配给云计算资源，提高资源利用率和运行效率。
本文将对云计算中的多任务调度算法进行研究与优化。
首先，我们来介绍云计算中的多任务调度算法。
多任务调度算法是指将不同的任务分配给云计算平台上的多个资源节点，以实现任务的高效执行。
常见的多任务调度算法包括作业优先级调度算法、最短作业优先调度算法、时间片轮转调度算法等。
这些算法通过考虑任务的优先级、执行时间和资源需求等因素，确定任务的执行顺序和分配方式，以提高系统的效率和性能。
然而，传统的多任务调度算法在应对复杂的云计算环境时存在一些不足之处。
首先，资源利用率不高。
传统算法往往只考虑任务的执行时间和优先级等因素，而忽视了资源的动态变化。
云计算平台中的资源分配是动态的，随着时间的推移和任务的变化，资源的利用率往往不高。
其次，执行时间长的作业可能会影响整个系统的运行效率。
如果没有合理地分配资源，执行时间长的作业可能会阻塞其他任务的执行，导致整个系统的运行效率下降。
为了解决这些问题，研究人员提出了一些优化的多任务调度算法。
这些算法使用了更加复杂的调度策略，考虑了更多的因素，以提高系统的性能和效率。
例如，最佳适应算法可以根据任务的资源需求和执行时间，动态地分配资源，以最大化系统的利用率。
进化算法通过模拟生物进化过程，自适应地调整任务的执行顺序和分配方式，优化整个系统的性能。
此外，还有一些基于机器学习和人工智能的算法，可以根据历史数据和预测模型，预测任务的资源需求和执行时间，从而实现更加精确的任务调度。
除了算法本身的优化，还可以通过优化云计算平台的资源管理策略，来提高多任务调度算法的效果。
例如，可以使用虚拟机迁移技术，将正在执行的任务迁移到其他资源节点，以实现负载均衡和优化资源利用率。
云计算中的资源调度与优化算法
云计算中的资源调度与优化算法云计算作为一种基于互联网的计算模式，已经在近年来得到了广泛的应用和发展。
在云计算环境中，资源调度和优化算法是关键的技术支撑，对于提高资源利用率、降低能耗和提升性能具有重要意义。
本文将介绍云计算中的资源调度与优化算法，并分析其在实际应用中的挑战和解决方案。
一、资源调度的意义和挑战在云计算环境中，资源调度起着至关重要的作用。
资源调度即根据任务需求和系统状态，将资源分配给任务以实现最优的性能和资源利用率。
资源调度的主要目标包括：降低任务执行时间、提高系统的吞吐量、降低系统能耗以及提高资源利用率。
然而，资源调度也面临着一系列挑战。
首先是任务的动态性和不确定性。
云计算环境中，任务的到达速率和执行时间都是不确定的，这给资源调度带来了困难。
其次是多样的应用需求。
不同的应用有各自独特的特点和需求，资源调度算法需要兼顾到各种不同的应用场景。
最后是实时性要求。
在一些对实时性要求较高的应用中，任务的执行时间不能过长，资源调度算法需要考虑到实时性的因素。
二、资源调度的算法和策略为了解决资源调度的挑战，研究者们提出了各种各样的资源调度算法和策略。
下面将介绍几种常见的算法和策略。
1. 负载均衡算法负载均衡算法是最为基础和常见的资源调度算法之一。
其主要思想是将任务均匀地分配到各个可用的资源节点上，以实现负载的均衡。
常见的负载均衡算法包括轮询算法、最少连接算法和加权轮询算法等。
2. 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，被广泛应用于资源调度优化中。
它通过模拟自然选择、交叉和变异的过程，通过不断迭代逐步优化资源调度策略。
3. 禁忌搜索算法禁忌搜索算法是一种局部搜索算法，主要解决资源调度中的组合优化问题。
它通过维护一个禁忌表，避免搜索过程中陷入局部最优解，从而得到更优的解。
4. 预测算法预测算法通过分析历史数据和运行状态，预测任务的执行时间和资源需求，从而改善资源调度的效果。
常见的预测算法包括时间序列分析、回归分析和神经网络等。
云计算中的任务调度与资源优化策略
云计算中的任务调度与资源优化策略随着云计算技术的不断发展，任务调度与资源优化的策略在云计算中扮演着重要的角色。
本文将探讨云计算中的任务调度和资源优化策略，并提出相应的解决方案。
一、任务调度任务调度是指在云计算环境中，根据不同的优化目标和约束条件合理分配任务的过程。
良好的任务调度策略能够提高系统性能，增强用户体验。
1. 调度算法在任务调度中，常用的算法包括最短作业优先（SJF）、最先到达优先（FCFS）、动态优先级调度算法等。
这些算法通过对任务的属性进行评估和比较，选择合适的任务执行顺序，以达到最优的调度效果。
2. 任务划分任务划分是将大规模任务分解成小任务，并将其分配给不同的虚拟机进行处理的过程。
任务划分的关键在于合理划分任务的粒度和确定任务之间的依赖关系，以实现任务的高效调度和执行。
二、资源优化策略资源优化策略主要针对云计算环境中的资源分配和利用进行优化，以提高系统的资源利用率和性能。
1. 资源调度资源调度是指将任务分配给可用的资源节点，以合理利用云计算集群的计算和存储资源。
常见的资源调度算法包括负载均衡算法、遗传算法等，通过考虑资源的负载情况和任务的执行需求，动态地调整资源的分配策略。
2. 资源监控和管理资源监控和管理是实时监测和管理云计算环境中的资源状态和性能指标，以优化资源的利用。
通过采集和分析资源使用情况，可以及时调整资源的分配，提高系统的性能和稳定性。
三、解决方案基于上述的任务调度和资源优化策略，我们可以提出以下解决方案来应对云计算中的任务调度与资源优化问题。
1. 引入机器学习算法通过机器学习算法，对任务调度和资源优化进行建模和预测，以提高调度的准确性和资源利用率。
例如，可以利用深度学习算法对任务的执行时间进行预测，从而实现更优的任务调度策略。
2. 异构资源管理考虑到云计算环境中存在不同类型的资源节点，如CPU、内存和存储等，可以采用异构资源管理策略进行任务调度和资源优化。
根据任务的属性和执行需求，将适合执行该任务的资源节点进行动态分配，以提高系统的性能和资源利用率。
Hadoop中任务调度算法的改进
Hadoop 中任务调度算法的改进苏小会，何婧媛（西安工业大学计算机科学与工程学院，陕西西安710032）摘要：针对Hadoop0.20.0中任务调度算法存在的不足，提出一种基于改进遗传算法（IGA ）的任务调度算法。
IGA 算法对初始化种群、交叉和变异操作进行了一些改进，并引入了最优保留策略和加速进化策略。
通过仿真实验将此算法与Hadoop 现有算法进行比较，实验结果表明，此算法优于Hadoop 现有算法，是一种有效的任务调度算法。
关键词：Hadoop 平台；任务调度；遗传算法；加速进化策略中图分类号：TP302文献标识码：A文章编号：1674－6236（2012）22-0033-04Improvement of task scheduling algorithm in hadoopSU Xiao -hui ，HE Jing -yuan（School of Computer Science and Engineering ，Xi ’an Technological University ，Xi ’an 710032，China ）Abstract:A task scheduling algorithm based on improved genetic algorithm （IGA ）was brought up for the deficiences of the task scheduling algorithms in Hadoop0.20.0.IGA algorithm improved the original colony is initialized and crossover and mutation operation ，and introduces retention optimal strategy and evolution acceleration strategy.There is a contrast between IGA and existing algorithm in Hadoop through simulation experiment ，and the result is:the IGA is better ，it is an effective task scheduling algorithm.Key words:hadoop platform ；task scheduling ；genetic algorithm ；evolution acceleration strategy收稿日期：2012-07-23稿件编号：201207143作者简介：苏小会（1970—），男，陕西武功人，硕士，副教授。
基于改进免疫算法的电力系统最优潮流计算
第３ ５卷 第 ｌ 期 ８ ２０ 年 ９月 ｌ ０７ ６日
继 电 器
ＲＥＬＡＹ
Ｖ ｌ ５ ＮＯ １ ０ ３ ｌ ＿ ．８ Ｓ ｐ １， ０ ７ ｅ ．６ ２０
基于改进 免疫算法 的 电力系统 最优 潮流计 算
肖力
（ 鄂州大学计算机 系，湖北 鄂 州 ４ ６ ０ ） ３００
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云计算的资源调度算法
云计算的资源调度算法云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将大量的计算任务和数据存储分配到多台计算机上执行，实现高效的资源利用与共享。
在云计算环境下，如何合理地调度资源并提高系统性能是一个重要的问题。
本文将介绍几种常见的云计算资源调度算法。
一、先进先出（First Come First Serve, FCFS）先进先出是一种简单直观的资源调度算法，即按照任务到达的先后顺序进行调度。
这种算法适用于任务之间没有优先级差别的情况下，但在实际应用中，由于任务的复杂性和计算资源的异构性，FCFS算法往往无法充分利用资源，存在一定的局限性。
二、最短作业优先（Shortest Job First, SJF）最短作业优先算法是根据任务的执行时间来进行资源调度的。
它假设任务的执行时间是已知的，并选择执行时间最短的任务先执行。
这种算法可以减少任务的平均等待时间，提高系统的响应速度。
然而，在实际应用中，获取准确的任务执行时间是非常困难的，因此最短作业优先算法难以实施。
三、循环调度（Round Robin, RR）循环调度算法是一种时间片轮转的调度方法。
每个任务被分配固定的时间片，当时间片用完后，任务被暂停，然后下一个任务继续执行。
这种算法可以保证每个任务都能得到执行，但对于执行时间较长的任务会产生较大的等待时间，导致系统的响应性能下降。
四、最小权重优先（Minimum Weighted Completion Time, MWCT）最小权重优先算法是一种综合考虑任务优先级和执行时间的资源调度算法。
每个任务都有相应的权重值，任务的执行根据权重值的大小来进行排序。
该算法能够灵活地考虑任务的优先级和执行时间，从而提高系统的响应速度和资源利用率。
五、基于遗传算法的资源调度遗传算法是一种模拟自然界遗传机制的优化算法，可以用于资源调度问题的求解。
该算法利用种群的进化和优胜劣汰的策略，通过选择、交叉和变异等操作，不断进化得到最优解。
移动群智感知中任务调度与数据融合研究
移动群智感知中任务调度与数据融合研究移动群智感知（Mobile Crowdsensing，MCS）是一种新兴的数据采集方法，它利用智能手机和移动传感器，通过感知者的无意识参与，收集、处理和分析环境中的物理和社交信息。
在移动群智感知中，任务调度与数据融合是两个核心问题，它们直接影响到群智感知系统的效率和数据质量。
本文将探讨移动群智感知中任务调度与数据融合的研究进展和挑战，并提出可能的解决方案。
任务调度在移动群智感知中起着至关重要的作用。
在一个典型的群智感知系统中，感知者的数量庞大而且分布广泛，如何合理地分配任务以达到最佳的感知效果是一个复杂的问题。
任务调度需要考虑到感知者的位置、能力和资源等因素，并在保证系统性能的同时尽可能地提高感知效率。
近年来，研究人员通过设计异构感知者选择、多目标优化算法和动态路径规划等技术，取得了一定的研究成果。
首先，研究人员提出了一种基于异构感知者选择的任务调度算法。
在这种算法中，感知者根据其位置、能力和任务类型等因素进行分类，然后根据任务需求选择适合的感知者执行任务。
通过将任务分配给最适合的感知者，可以提高感知质量和效率，减少不必要的资源浪费。
其次，针对多目标优化问题，研究人员提出了基于进化算法的任务调度方法。
通过考虑任务完成时间、能耗和通信开销等因素，建立了一个多目标优化模型，并利用进化算法寻找最优的任务分配方案。
该方法能够同时考虑多个因素，实现任务调度的全局优化，提高系统整体性能。
此外，动态路径规划也是解决任务调度问题的重要方法。
在移动群智感知中，感知者的位置和移动速度是不断变化的，任务调度需要实时地根据感知者的位置调整任务分配。
研究人员通过设计适应性路径规划算法和实时数据流调度方法，实现了对感知者的动态调度和任务分配，提高了任务完成效率。
在移动群智感知中，数据融合是指将多个感知者采集的数据进行整合和分析，以获得更准确和完整的信息。
数据融合涉及到数据传输、数据处理和数据分析等多个环节，其中数据传输是关键。
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ｌ 概 述
云计 算…是 目前计算机行业的技术热点 ，代表 了当前技 术发展的新阶段。云计 算由美国国家研究 院（ Ｓ ） 出，后 ＮＩＴ提 被广泛引用的云架构［３ ２］ －包含 ３ 个基本层次 ： 基础设施层 ，平
第３ ８卷 第 ９期
Ｖ０ ． １ ３８・计算机工程
２１ ０ ２年 ５月
Ｍ ａ ２ ２ Ｖ ０１
Ｎ ｏ． ９
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人 工智 能及 识别 技术 ・
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中田分类号：Ｔ３１ Ｐ１
基 于改进免疫进化 算 法的云计算任 务调度
申南君 ，刘 丽 一 ． ，陆 锐 ，陈玉婷 ，田平平
（． １ 江南大学物联 网工程学院 ，江苏 无锡 ２４２ ；２ 无锡市第 四人 民医院 ，江苏 无锡 ２４６） １１２ ． １０２ 捕 要： 针对云计算 环境下 内置任务调度 方法 的低效 问题 ， 出一种基于 改进免疫进化算法的任务调度算法，利 用人工免疫进化原理完成 提
Ｔａ ｋ Ｓ ｈ ｄ ｌ ｇ ｉ ｏ ｄ Ｃｏ ｐ ｔｎ ｓ ｃ ｅ ｕ ｉ Ｃｌ ｕ ｍ ｕ ｉ ｇ ｎ ｎ
Ｂａ ｅ ｎ Ｉ ｐｒ ｖ ｄ Ｉ ｍ ｕｎｅＥｖ ｌ ｔｏ ｒ ｇ ｒｔ ｓ ｄ ０ ｍ ｏ ｅ ｍ ｏ ｕ ｉ ｎａ ｙＡｌ ｏ ｉｈｍ
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任务调度的全局优化。 通过将粒子群优化算法作 为算子嵌入免疫进化算法中 ， 避免 陷入局部最优 ， 改善收敛 效果， 减少任务调度时间开销 。 以 Ｃ ｏｄ ｉ 为仿真平 台进行模拟 ，实验结果表 明，改进的免疫进化算法能大幅提 高云计算任务调度效率 。 ｌｕ Ｓ ｍ作 关健诃 ：云计算 ；免疫进化 ；粒子群优化算法 ；任务调度