基于改进免疫克隆选择的对等网络任务调度机制

由于对等网络的动态不确定性和任务调度本身的复杂性，使得任务调度过程中的节点搜索与负载平衡等问题很难得到有效解决。为此，应用统计的不确定性推理，从大量的节点空闲时间统计数据中寻找满足调度时间需求的空闲节点集合；同时，利用数学模型对空闲节点的动态性能参数进行拟合，再按性能高低求解出空闲节点的有序集合。在此基础上，通过改进的免疫克隆选择算法，将任务集合与空闲节点集合进行匹配来完成任务调度过程。实验结果表明，所提出的节点搜索策略能够比较准确地选择出符合任务调度要求的节点集合，同时根据所提出的节点与任务的匹配机制来处理关联任务的调度，能够有效地节省网络开销并缩短任务的完成时间。