【摘 要】
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针对大规模服务选择和组合优化问题,设计了一种工作流调度优化的算法集成框架,通过引入超平面投影划分模型,过滤冗余候选服务,建立Skyline服务数据集,并运用理论证明分析了Sk
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院; 安徽地理信息集成应用协同创新中心; 滁州学院地理信息科学系;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(F020806,61272036)资助;安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2017A414)资助
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针对大规模服务选择和组合优化问题,设计了一种工作流调度优化的算法集成框架,通过引入超平面投影划分模型,过滤冗余候选服务,建立Skyline服务数据集,并运用理论证明分析了Skyline模型算法的可行性;然后,采用逆向分层的优化算法,确定初始工作流调度方案;最后,在初始方案的基础上,围绕工作流截止期,提出权值迭代优化计算方法,通过逐步优化工作流调度模型,从而获得费用最优方案.仿真实验结果表明,提出的跨组织工作流调度优化算法具有良好的效率与正确性,为解决大规模服务的选择和组合优化问题,提供了一种新的实用解决方案,具有重要的应用价值.
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