基于多目標免疫的任務(wù)調(diào)度算法
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針對云計算環(huán)境下任務(wù)調(diào)度問題，為減少任務(wù)完工時間，同時降低任務(wù)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(wù)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(yīng)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(yīng)的抗體一抗原親和力，根據(jù)相應(yīng)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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