54、分布式漏洞扫描任务调度与乒乓球自动拾取机器人技术解析

分布式漏洞扫描任务调度与乒乓球自动拾取机器人技术解析

1. 分布式漏洞扫描任务调度

在分布式漏洞扫描系统中，任务调度至关重要。通常使用时间消耗、服务质量、负载均衡和性价比等指标来评估算法效果，其中时间消耗指系统完成所有任务请求的总响应时间，提高时间效率能有效提升系统性能。

1.1 基于粒子群优化（PSO）的任务调度

• 编码与适应度函数 ：假设有 $n$ 个扫描任务要在 $m$ 个扫描仪上执行，粒子群由 $M$ 个粒子组成，第 $i$ 个粒子的位置编码为 $X_i = [x_{i1}, x_{i2}, \cdots, x_{jk}, \cdots, x_{in}]$，其中 $i \in [1, M]$，$j$ 表示任务编号，$j \in [1, n]$，$x_{ij}$ 表示任务分配的扫描仪编号，$x_{ij} \in [1, m]$。使用总任务完成时间来衡量粒子，$n$ 个扫描任务在 $m$ 个扫描仪上的运行时间可表示为 $n \times m$ 矩阵 $ETC$，第 $j$ 个扫描仪的总任务完成时间 $T(j) = \sum_{i = 1}^{n} ETC(i, j)$，所有任务的完成时间 $TT = \max(T(j))$，适应度函数定义为 $Fitness = \frac{1}{TT}$。
• 基本PSO公式 ：
  • $v_{ij}^{k + 1} = wv_{ij}^{k} + c_1r_1(pbest_{ij}^{k} - x_{ij}^{k}) + c_2r_2(gbest_{ij}^{k} - x_{ij}^{k})$