1、從網(wǎng)格計算、分布式計算的出現(xiàn)開始,任務(wù)調(diào)度算法就成為學(xué)術(shù)界和業(yè)界重點研究的課題。云計算要求能夠應(yīng)對計算密集、數(shù)據(jù)密集和通信密集等各種類型的服務(wù),并確保其可擴展性和高可靠性。同時,云計算對系統(tǒng)的節(jié)能高效和穩(wěn)定可靠兩個方面提出了更高的要求,任務(wù)的合理調(diào)度正是實現(xiàn)這兩個重要目標(biāo)的途徑之一。
　　此外,由于虛擬化技術(shù)作為云計算不可缺少的重要組成部分,云環(huán)境下任務(wù)調(diào)度算法還應(yīng)該與虛擬化技術(shù)有機結(jié)合?，F(xiàn)有的許多任務(wù)調(diào)度算法不能很好地勝任新的技

2、術(shù)要求。人工智能的理論和方法(如遺傳算法)一直以來都是復(fù)雜環(huán)境下的任務(wù)調(diào)度問題研究的重要方法之一。人工免疫系統(tǒng)是人工智能的研究熱點之一,相比遺傳算法,有許多優(yōu)勢。本文利用人工免疫系統(tǒng)的優(yōu)勢研究了云平臺的動態(tài)任務(wù)調(diào)度問題.
　　針對云計算領(lǐng)域的動態(tài)任務(wù)調(diào)度問題,本文提出了一種基于人工免疫系統(tǒng)的云計算平臺動態(tài)任務(wù)調(diào)度算法。該算法首先利用排隊論,從宏觀上快速確定云計算平臺保持穩(wěn)態(tài)的條件:平臺對于各類任務(wù)的最小服務(wù)率。然后,基于人工免疫系