基于改进免疫遗传算法的网格任务调度
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河北省自然科学基金资助项目(F2011402028)


Task scheduling in grid computing based on improved immune genetic algorithm
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    摘要:

    为改进网格计算中任务调度的低效问题,采用十进制的实数编码规则产生初始抗体群,由免疫遗传算法经过克隆和变异算子生成资源集合中的蚁群信息素,进而利用蚁群算法的并行性展开全局搜索,通过CloudSim仿真平台进行模拟,与粒子群算法及蚁群遗传算法进行对比,结果表明,改进的免疫遗传算法能够大幅提高网格计算任务调度效率,有效地解决网格任务调度问题。

    Abstract:

    For improving the inefficient of the currentd computing,the decimal real number enco-ding rules wa chosen to generate initial antibody group.Firstly,theimmune genetic algorithm was used to generate the initial pheromone distributionin the collection,then the parallelism of the ant colony algorithm was used for global search,finally the particleswarm optimization(PSO)and ant colony genetic algorithm were compared by using C1oudSim as a simulation platform to simulate.The results indicate that the improved immune genetic algorithm can provide eff cient task scheduling strateav and it can solve the problem more effectively.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

张京军,刘文娟,刘光远.基于改进免疫遗传算法的网格任务调度[J].河北工程大学自然版,2013,30(2):80-83

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  • 收稿日期:2013-01-21
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  • 在线发布日期: 2015-01-12
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