基于多目标免疫系统算法的云任务调度策略
来源：计算机应用杂志2016年第2期北京时间：
作者：段凯蓉, 张功萱
单位：南京理工大学 计算机科学与工程学院, 南京 210094
摘要：针对云计算环境下任务调度问题,为减少任务完工时间,同时降低任务执行费用,提出一种改进的基于多目标免疫系统的任务调度算法IMISA来寻找较优的可行分配方案。与传统分配适应度值不同,该算法将抗体群划分为非支配解集和支配解集,分别将非支配解的独立支配区域面积、支配解与所有非支配解所围成的多边形面积作为相应的抗体-抗原亲和力,根据相应亲和度计算克隆比例后克隆变异生成子代。在CloudSim平台上进行仿真实验,结果表明,与NSGA-Ⅱ及多目标免疫系统算法(MISA)相比,IMISA能够找到具有更短完工时间及更小的执行费用的调度方案,同时获得的Pareto解集也具有更好的分布性。
关键词：云计算,任务调度,免疫系统算法,多目标优化,Pareto解集
基金资助：国家自然科学基金资助项目(61272420)。
