基于免疫算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度策略研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，云計(jì)算已經(jīng)成為了產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界以及政府等各界關(guān)注的焦點(diǎn)。至今為止，云計(jì)算憑借其自身的便利性、高效性和高擴(kuò)展性等優(yōu)勢吸引了眾多企業(yè)的目光。云計(jì)算系統(tǒng)可以部署在廉價(jià)的普通服務(wù)器上，能夠高效并行處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。云平臺(tái)由成千上百個(gè)節(jié)點(diǎn)組成，在這些節(jié)點(diǎn)中采用怎樣的任務(wù)調(diào)度技術(shù)協(xié)同處理各個(gè)任務(wù)顯得尤為重要。一種好的任務(wù)調(diào)度策略不但可以降低任務(wù)響應(yīng)時(shí)間，還能提高整個(gè)平臺(tái)的資源的利用效率，因此，任務(wù)調(diào)度策略的研究對云計(jì)算的發(fā)展

2、具有重要意義。
　　 人工免疫系統(tǒng)憑借其眾多優(yōu)良特性為智能優(yōu)化領(lǐng)域的發(fā)展提供了新的途徑，得到了眾多學(xué)者的關(guān)注。在對生物免疫機(jī)制進(jìn)行深入研究和探索的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)免疫算法可以通過不斷的變異進(jìn)化，解決復(fù)雜的組合優(yōu)化問題，但是在傳統(tǒng)算法的變異過程中，并沒有明確變異的方向以及變異程度，因此，本文基于克隆選擇算法的運(yùn)行機(jī)制以及高頻變異機(jī)理，借鑒了生物工程中的基因重組技術(shù)，提出了一種基于基因重組的克隆選算法，通過獲取優(yōu)秀抗體的優(yōu)秀基因片段，指

3、導(dǎo)和控制低親和力的抗體進(jìn)行基因重組的變異，實(shí)現(xiàn)對高頻變異的定向控制，提高算法收斂速度和收斂精度。
　　 本課題對云計(jì)算平臺(tái)中的任務(wù)調(diào)度技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的研究，將基于基因重組的克隆選擇算法應(yīng)用到云計(jì)算的任務(wù)調(diào)度中，提出了一種基于免疫算法的云任務(wù)調(diào)度策略，融合了基因重組機(jī)制和免疫記憶機(jī)制，設(shè)計(jì)了一種記憶優(yōu)秀基因序列的變異算子，提高了變異效率。通過在Cloudsim云計(jì)算仿真平臺(tái)的實(shí)驗(yàn)，證明本文提出的云任務(wù)調(diào)度算法能夠確定最優(yōu)的任務(wù)調(diào)度