【摘 要】
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为了提高云计算系统的资源利用率,考虑用户的QoS 需求约束,优化性能,将云计算和工作流集成,采用DAG(Directed Acyclic Graph)进行任务调度模型的建立,给出工作流系统中的
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,沈阳中国110819
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为了提高云计算系统的资源利用率,考虑用户的QoS 需求约束,优化性能,将云计算和工作流集成,采用DAG(Directed Acyclic Graph)进行任务调度模型的建立,给出工作流系统中的调度机制,将调度分为两个阶段：第一个阶段基于QoS 需求中的时间、费用约束,提出一种改进的遗传算法IGA(Improved Genetic Algorithm),采用此算法对任务进行优化调度,提高系统效益；第二阶段提出基于负载感知的调度策略,根据系统的负载情况进行调度,以提高任务执行效率。在实验分析中,针对第一阶段,将IGA 算法与只考虑简单的任务执行顺序的先来先服务FCFS(First Come First Service)算法和针对单目标优化的遗传算法进行比较,结果表明,IGA 算法相较于其他算法在执行速度、满足用户的QoS 需求方面具有一定的优越性；在第二阶段,将未考虑负载感知和基于负载感知的调度策略进行比较,比较结果表明,基于负载感知的调度策略能更有效地根据负载情况进行调度,提高任务的效率。
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