基于改进免疫进化算法的云计算任务调度

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人机协同系统中的协作任务分配与调度优化研究

人机协同系统中的协作任务分配与调度优化研究摘要：人机协同系统是指人类与机器之间的紧密合作，通过资源共享和交互来共同完成任务。

在这种系统中，协作任务的分配与调度是关键问题，对于提高协同效率和优化资源利用具有重要意义。

本文针对人机协同系统中的协作任务分配与调度问题进行研究，综述了相关的优化方法、算法和技术，并对未来的研究方向进行了展望。

1. 引言人机协同系统是现代工业生产和服务领域中不可或缺的一部分，它将人的智能与机器的高效性能相结合，实现了人机之间的紧密协作。

人机协同系统可以应用于各个领域，例如智能制造、物流调度、服务机器人等。

2. 人机协同系统的任务分配与调度问题在人机协同系统中，由于人和机器具有不同的特点和能力，任务的分配和调度变得至关重要。

任务分配涉及将任务合理分配给人和机器，并考虑他们的特点、能力和效率。

任务调度涉及确定任务的执行顺序和时间，以最大程度地提高系统效率和资源利用效率。

3. 优化方法和算法为了解决人机协同系统的任务分配与调度问题，研究者提出了许多优化方法和算法。

其中，最常用的方法之一是基于启发式规则的方法，根据任务的特点和目标，制定一些规则来指导任务的分配和调度。

另一种常用的方法是基于智能算法的优化方法，例如遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法等，这些算法通过模拟生物进化和社会行为来优化任务的分配和调度。

4. 技术支撑人机协同系统的任务分配与调度问题离不开相关的技术支撑。

例如，智能传感器和感知技术可以实时获取人和机器的状态和位置信息，以便更好地分配和调度任务。

人工智能和机器学习技术可以分析历史数据和模式，预测人和机器的效率和能力，为任务分配和调度提供参考依据。

此外，云计算和物联网技术可以实现远程的协作和资源共享，进一步提高协同效率。

5. 挑战与展望人机协同系统的任务分配与调度问题面临着许多挑战。

首先，人和机器的特点和能力是动态变化的，如何根据实时信息进行动态的任务分配和调度是一个值得研究的问题。

基于改进蝙蝠算法的多目标移动储能调度

基于改进蝙蝠算法的多目标移动储能调度
李永刚;林卉
【期刊名称】《华北电力大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2024(51)1
【摘要】在大规模电动汽车的随机充电等因素的影响下,电网峰谷差等问题突出。

首先,计算所需多类型移动储能(电动汽车、移动储能车、氢燃料发电车)调度功率,考虑交通能耗,建立各类移动储能模型。

其中,针对电动汽车交通能耗,根据电价对用户参与意愿的影响,建立相应的补贴体系。

其余类型则只计及交通能耗成本。

然后,建立以的配电网负荷峰谷差、新能源利用率、配电网运行成本为目标,利用超平面的概念自适应地确定不同目标函数的权重,将多目标归一化,建立三类移动储能协调调度模型。

而后,使用改进蝙蝠算法求解,得到多类型移动储能协同调度的方案。

其中,基本蝙蝠算法引入柯西变异逆累积分布函数等改进,得到改进蝙蝠算法,该算法有效提升优化速度、全局搜索能力。

最后,在IEEE33节点系统中,进行仿真验证,结果证明了该调度方案的有效性。

【总页数】9页(P56-64)
【作者】李永刚;林卉
【作者单位】华北电力大学电气与电子工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TM734
【相关文献】
1.基于改进蝙蝠算法的多传感器多目标分配
2.基于改进粒子群算法的风储联合系统多目标协同调度
3.基于改进多目标教与学算法的电力系统多目标调度优化研究
4.基于混合蝙蝠算法的多目标柔性作业车间调度问题
5.基于改进蝙蝠算法的混合储能系统容量优化配置
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云计算中的资源调度算法的实现与优化

云计算中的资源调度算法的实现与优化云计算作为一种新型的计算模式，提供了强大的计算、存储和网络资源，可以满足不同规模的应用和服务的需求。

然而，随着云计算的快速发展，如何高效地使用和调度这些资源成为了关键问题之一。

资源调度算法在云计算中起着至关重要的作用，它决定了资源的分配和利用效率，直接影响到用户体验和服务质量。

云计算中的资源调度算法主要有以下几种实现方式，包括贪心算法、遗传算法、混合调度算法等等。

这些算法针对不同的场景和问题设计，旨在优化资源的利用效率和整体性能。

首先，贪心算法是一种简单且常见的资源调度算法。

它根据任务的实时需求和资源的可用情况，选择当前最优的资源进行调度。

贪心算法的优势在于实现简单、计算效率高，适用于任务规模较小的场景。

然而，贪心算法的局部最优解策略可能会导致资源利用不均衡和性能波动的问题，对于大规模任务和动态变化的资源需求不够灵活。

为了解决贪心算法的局限性，进化算法中的遗传算法被引入到云计算资源调度中。

遗传算法通过模拟进化过程，逐步改进候选解，从而找到更优的资源调度方案。

遗传算法可以在搜索空间中寻找全局最优解，并且对任务调度的约束条件灵活适应。

然而，遗传算法的计算复杂度较高，需要较长的运行时间和大量的计算资源，不适用于实时调度和高性能要求的场景。

除了贪心算法和遗传算法，混合调度算法是另一个值得探讨的研究方向。

混合调度算法将多种调度策略结合起来，根据任务的特点和环境的变化选择最合适的资源调度方式。

例如，可以结合贪心算法和遗传算法，利用贪心算法快速确定初步调度方案，然后通过遗传算法进一步优化细节。

混合调度算法的优点在于兼顾了不同算法的长处，具有更强的灵活性和适用性。

然而，混合调度算法的实现和参数调优较为复杂，需要权衡各种因素和指标。

在资源调度算法的实现过程中，还需要考虑各种实际因素和约束条件。

例如，考虑到用户的需求变化和系统的实际运行情况，资源调度算法需要具备良好的自适应性和弹性。

基于免疫算法的多目标优化技术研究及应用

基于免疫算法的多目标优化技术研究及应用多目标优化（Multi-Objective Optimization，简称MOO）技术在现代计算领域中应用越来越广泛，其最主要的目的是在几个冲突的目标之间找到最佳平衡点。

在实际生产应用中，如何在多个目标间取得平衡是一道非常难的题目，而优化问题的粒子群算法、遗传算法等传统优化算法则难以解决。

因此，基于免疫算法的多目标优化技术受到了越来越多的关注和研究。

一、免疫算法的基本原理免疫算法（Artificial Immune System，简称AIS）的研究始于上世纪末，它是通过模拟生命免疫机制，并应用于问题求解和优化领域的一种新型计算智能技术。

它将免疫学的生物特性转化为数学模型，并以计算机模拟免疫系统的内部功能进行模拟优化。

AIS主要研究从生命免疫学中得到的信息和原理，规划出解决复杂问题的高效、生物安全的计算方法，它是仿生理学思想的一个重要应用领域。

在免疫系统的模拟上，免疫算法将必要的免疫学机制和模型引入到算法设计中，然后根据问题的需求，选择合适的模拟免疫模型，来建立一个充分表达问题的模型。

二、多目标优化问题的免疫算法求解MOO问题的要求是要在真正意义上实现对多目标的优化，既要保证局部最优解，又要满足全局最优解。

为了解决MOO问题，免疫算法在设计中考虑多个要素，例如：针对多个目标，设计出带多个适应性的结构；针对反类化，采用自适应聚类或者模糊分类；针对多目标的遍历，采用多起点的搜索技术，构建优化过程的拓扑结构，等等。

在多目标优化问题的求解中，免疫算法的主要思路是构建一组解的群体，通过群体的竞争、选择、适应性调整，逐渐优化出全局最优解。

其中，群体数量、群体适应度、进化算法的设置，都会影响到优化算法的性能。

因此，运用免疫算法来求解多目标优化问题时，需要充分考虑问题的特点和求解目标，良好的群体设置是提高算法求解效率的重要手段。

三、应用案例及分析基于免疫算法的多目标优化技术在多个领域都取得了成功的应用，下面我们就以某些物流企业的例子来进行案例分析。

基于改进DE的云计算任务调度算法

文章编号：１００１－４１０１－０６
［ｘ３Ｉ：１０．３９６９￣．ｉｓｓｎ．１００１－４３７３．２０１３．０１．０２３
基于改进ＤＥ的云计算任务调度算法
ｌｕｔｉｏｎ，ＴＣＤＥ），并通过仿真实验，验证了算法的有
效性．
１云计算任务调度问题
目前，大部分云计算环境都采用Ｇｏｏｇｌｅ提出的ＭａｐＲｅｄｕｃｅ模型，它是一种分布式计算模型，用于大规模数据集的并行计算嘲。ＭａｐＲｅｄｕｃｅ中的一个作业就是一组Ｍａｐ和Ｒｅｄｕｃｅ函数，它们被提交给
中图分类号：ＴＰ３９３文献标志码：Ａ
云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务［１剖．其基本思想是透过网络将庞大的计算处理程序自动拆分成多个较小子任务，然后按照适当的算法分配到虚拟计算资源上处理，最后分析整合处理结果，回传给用户．
考虑时间的１１）Ｅ、只考虑成本的ＣＤＥ的功能验证实验，ＴＤＥ与遗传算法的性能对比实验．实验结果证明：改进后的差分进化算法能够适用于云计算环境下的任务调度问题，并取得良好的调度效果．关键词：云计算；差分进化算法；任务调度；时间；成本
调度系统，然后被调度到可用的机器上去．具体的执行流程如图ｌ［］所示．

基于改进蚁群优化算法的云计算资源调度

基于改进蚁群优化算法的云计算资源调度
肖耀涛
【期刊名称】《微型电脑应用》
【年(卷),期】2022(38)2
【摘要】为了降低云计算资源调度的负载均衡度、提升云计算资源利用率,研究了基于改进蚁群优化算法的云计算资源调度。

基于云计算资源调度模型以及资源调度的相关定义,采用蚁群优化算法调度处理大规模云计算资源数据集;为防止蚁群优化算法陷入局部最优解,通过改进蚁群优化算法的选择下一节点概率、启发因子以及信息素的更新,使信息素的指导作用充分发挥,以达到最优云计算资源调度。

经实验验证,该算法负载均衡度与相对标准差较低,资源分配较为均匀;调度总效用值较高,可最大程度满足用户资源调度需求;调度同样规模资源所需迭代次数较少,收敛特性较好。

应用该算法可显著提升资源库的资源利用率。

【总页数】4页(P160-163)
【作者】肖耀涛
【作者单位】广东邮电职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP39
【相关文献】
1.基于多维评价模型及改进蚁群优化算法的云计算资源调度策略
2.一种用于云计算资源调度的双向蚁群优化算法
3.云计算环境下基于蚁群优化算法的资源调度策略
4.
基于蚁群粒子群优化算法的r云计算资源调度方案5.云计算下的蚁群优化算法资源调度研究
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云计算中基于序贯博弈的任务调度策略

云计算中基于序贯博弈的任务调度策略
刘美林;王勇;李凯;刘鹏飞;任兴田;杨建红
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2015(042)0z1
【摘要】随着互联网应用的普及,云计算逐渐成为企业、学者等各界研究的热点.云计算是继分布式计算、并行计算、网格计算之后的一种新兴计算模式.在对云计算系统的研究中,任务调度是其研究的重点.在总结了云计算的研究现状之后,提出了一种基于序贯博弈的任务调度策略,在任务的响应时间上有较好的优化.
【总页数】5页(P341-344,358)
【作者】刘美林;王勇;李凯;刘鹏飞;任兴田;杨建红
【作者单位】北京工业大学计算机学院北京100124;北京工业大学计算机学院北京100124;北京工业大学计算机学院北京100124;北京工业大学计算机学院北京100124;北京工业大学计算机学院北京100124;北京工业大学计算机学院北京100124
【正文语种】中文
【中图分类】TP312
【相关文献】
1.云计算中基于进化算法的任务调度策略 [J], 李欢;虞慧群
2.基于自适应交叉变异的飞蛾算法云计算任务调度策略 [J], 李宏伟
3.基于改进飞蛾优化算法的云计算任务调度策略 [J], 李宏伟
4.基于改进萤火虫算法的云计算任务调度策略 [J], 朱利华;朱玲玲
5.基于QoS和服务收益的云计算任务调度策略研究 [J], 陈为满;贺宗梅;陈畅因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于改进免疫算法的PMU多目标优化配置

厂≥ ｆ＜一，（）８
式中，／为待变异抗体的亲和度值；ｏｆ为种群中抗体亲和度最大值；＝为每代种群抗体亲和度的平／Ｉ
均值；。ｋ在（，）内取值。ｋ、０１
２４算法流程．
ＰＭＵ多目标优化配置的计算过程如下：（）为保持种群个体多样性，验子种群与父种群中是否有重复的个体，有则对该重复个１检若
标寻优，得到多种合理的ＰＭＵ优化配置方案。
关
键
词：相量测量单元（ＭＵ）可观测性；目标优化；Ｐ；多免疫算法
文献标识码：Ａ
中图分类号：Ｍ７４Ｔ６
相量测量单元ＰＭＵ（ｈｓｒａｕｅｅｔｎｔ）基于全球定位系统ＧＳＧｏａＰｓｉｙｔ的Ｐａｏｓｒｍｎｉ是ＭｅＵｓＰ（ｌｌｏｉｏＳｓｍ）ｂｔｎｅ
的作用，一般取为２ —５。
２３３参数的自适应调整．．当算法接近或陷入局部最优时，群体的多样性小，此时希望变异率大一些，使得个体在更广阔的空
间扩展和突变，增加群体的多样性，以保证在局部搜索范围变大时局部搜索的有效性。在算法远离收敛
Ｆ＝ｍｎｆ，］ｉ［￣，
＝ｍ，
＝Ｎ —Ｒ，
（）１
（）２
（）３
ＳｔＵ．．ｉ＝０，１２ … ，ｉ＝，， Ⅳ，
（）４
式中，为ＰｍＭＵ安装数量；Ｕ表示第个节点不可观测；为系统节点数。 Ⅳ

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［ｅｏｄｌｃｕｍｕｎ；ｍｎｏｕｏａ；ａｉｅｗｒｐｍｉｔｎＰＯａｏｉｍｔｋｃｅｕｎＫｙｒｓｌｄｏｐｔｇｉｕｅｖｌｉｒＰｒｃａＯｔｚｉ（Ｓ）ｌｒｈ；ｓｈｄｌｇｗｏｃｉｍｅｔｎｙｔｌＳｍｉａｏｇｔａｓｉ
（．ｃｏｌｆｎｅｎｔｆｈｎｓＪｎｎｎＵｉｅｓｙＷｕｉ１１２Ｃｉａ２ＴｅｔｅｐｅＳｓｉｌｆｕｉＷｕｉ１０２Ｃｉａ１ＳｈｏＩｔｒｅｏＴｉｇ，ｉｇａｎｖｒｉ，ｘ４２，ｈｎ；．ｈｈＰｏｌ’ＨｏｐｔＷｘ，ｘ４６，ｈｎ）ｏａｔ２４ａｏ２
ａｄａｏｄｏａｔｉａｉｎｔｏｖｒｅｃｆｔｉｅｏｓｂｔｅ，ｎｍｅｃｎｕｎｆｔｓｃｅｕｉｇｉｅｕｅ．ｈｏｄＳｍｉｌｔｏｎｖｉｓｌｃｌＯｐｉｚｔ，ｈｅｃｎｅｇｎｅｏｈｓｔｄｉｅｔｒａｄｔｏｓｍｉｇｏａｋｓｈｄｌｒｄｃｄＴｅＣｌｕｉｓｍｕａｉｎｍｏｍｈｉｎｓｐａｆｒｓｃｓｎａｅｕｔｉａｅｔａＩｌｔｏｍｉｈｏｅ，ｎｄｒｓｌｉｃｔｈｔＰＥＡａｒｉｅｅｃｅｔａｋｓｈｄｉｇｓｒｔｇ．ｓｎｄｃｎｐｏｖｄｆｉｎｓｃｅｕｌｔａｅｙｉｔｎ
Ｉｓｒｃ］Ｔｅｔｓｃｅｕｉｇｍｅｈｄｂｉ— ｌｕｏｕｉｇｅｖｒｎｎｅｃｅｔＡｍｅｏａｅｎｉｒｖｄｉｎｖｌｔｎｒＡｂｔａｔｈｋｓｈｄｌｔｏｕｌｉｃｄｃｍｐｔｎｉｍｅｔｓｉｆｉｎ．ｔｄｂｓｄｏｏｅａｎｔｎｏｎｏｉｎｉｈｍｐｍｍｕｅｅｏｕｉａｙｏ
ＤＯＩ１．６／ｉｎ１０．４８０２０．３：０３９．ｓ００３２．１．０９ｊｓ２９６
ｌ概述
云计算…是目前计算机行业的技术热点，代表了当前技术发展的新阶段。云计算由美国国家研究院（Ｓ）出，后ＮＩＴ提被广泛引用的云架构［３２］－包含３个基本层次：基础设施层，平
第３８卷第９期
Ｖ０．１３８・计算机工程
２１０２年５月
Ｍａ２２Ｖ０１
Ｎｏ．９
ＣｏｕｔｒＥｎｇｎｅｉｇｍｐｅｉｅｒｎ
人工智能及识别技术・
文章编号：ｌ０＿２（ｌ）２ — ３文献０ —３８０２争００４２０８标识码：Ａ
ｃｍｐｔｇＴｅｉｒｖｄｉｏｕｉ．ｈｍｐｏｅｍｍｕｅｅｏｔｎｒｌｏｉｍ（ａｔｌＩｎｎｖｌｉａａｇｒｕｏｙｈｔＰｒｃｅｍｍｕｅＥｏｔｎｒｇｒｈＰＥｎｒｄｃｓＰｒｃｅＳｒＯｔ－ｉｎｖｌｉａｙＡｌｏｉｍ）ＩＡｉｔｕｅａｔｌｗａｍｐｉｕｏｔｏｉ．ｍｉｚｔｎＰＯ）ｎｏｉａｉ（Ｓｉｔｏｍｍｕｅｖｌｔｎｒｌｏｉｍ．ｌＡｉｒｖｓｅｏｔｚｔｎａｉｔｏａｅｔａｉｏａｉｎｖｌｔｎｒｌｏｉｍ，ｎｏｕｉａａｒｈＰＥｏｅｐｉａｉｂｌｃｍｐｒｄｗｉｔｄｔｎｌｍｍｕｅｏｕｉａａｇｒｈｅｏｙｇｔｍｐｈｔｍｉｏｉｙｈｒｉｅｏｙｔ
ａｇｒｔｍｓｐｏｏｅｏｓｃｅｕｉｇｗｈｉｈｒｏｓｆｏａｔｆｃａｍｕｅｅｏｕｉｎｒｈｏｙｔｏｖｌｂｌｐｉｉｅｔｓｃｅｕｉｎｃｏｌｏｉｈｉｒｐｓｄｆｒｔｋｓｈｄｌ，ａｎｃｏｔｒｍｒｉｉｌｉｉｍｎｖｌｔｏａｙｔｅｒｏｓｌｅｇｏａｔｚｋｓｈｄｌｏｍａｎｇｏｌｕｄ
中田分类号：Ｔ３１Ｐ１
基于改进免疫进化算法的云计算任务调度
申南君，刘丽一．，陆锐，陈玉婷，田平平
（．１江南大学物联网工程学院，江苏无锡２４２；２无锡市第四人民医院，江苏无锡２４６）１１２．１０２捕要：针对云计算环境下内置任务调度方法的低效问题，出一种基于改进免疫进化算法的任务调度算法，利用人工免疫进化原理完成提
ＴａｋＳｈｄｌｇｉｏｄＣｏｐｔｎｓｃｅｕｉＣｌｕｍｕｉｇｎｎ
ＢａｅｎＩｐｒｖｄＩｍｕｎｅＥｖｌｔｏｒｇｒｔｓｄ０ｍｏｅｍｏｕｉｎａｙＡｌｏｉｈｍ
ＳＮＬ－ｕＬＵＬ，ＵＲｕＣＮＹ —ｎＴＡＮＰｎ．ｉｇＨＥｉｎ，Ｉｉ一ＬｉＨＥｕｒｇ，Ｉｉｇｐｎｊ，，ｉ
任务调度的全局优化。通过将粒子群优化算法作为算子嵌入免疫进化算法中，避免陷入局部最优，改善收敛效果，减少任务调度时间开销。以Ｃｏｄｉ为仿真平台进行模拟，实验结果表明，改进的免疫进化算法能大幅提高云计算任务调度效率。ｌｕＳｍ作关健诃：云计算；免疫进化；粒子群优化算法；任务调度