基于多目標免疫的任務調(diào)度算法
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針對云計算環(huán)境下任務調(diào)度問題,為減少任務完工時間,同時降低任務執(zhí)行費用,提出一種改進的基于多目標免疫系統(tǒng)的任務調(diào)度算法IMISA來尋找較優(yōu)的可行分配方案。與傳統(tǒng)分配適應度值不同,該算法將抗體群劃分為非支配解集和支配解集,分別將非支配解的獨立支配區(qū)域面積、支配解與所有非支配解所圍成的多邊形面積作為相應的抗體一抗原親和力,根據(jù)相應親和度計算克隆比例后克隆變異生成子代。在CloudSim平臺上進行仿真實驗,結(jié)果表明,與NSCA-Ⅱ及多目標免疫系統(tǒng)算法(MISA)相比,IMISA能夠找到具有更短完工時間及更小的執(zhí)行費用的調(diào)度方案,同時獲得的Pareto解集也具有更好的分布性。
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