【摘 要】
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针对多QoS约束的工作流调度优化问题,提出一种云环境下的工作流多目标调度遗传算法。为寻找满足预算和期限双QoS约束的工作流执行时间与代价的同步最优解,建立遗传调度模型。
【机 构】
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上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院,上海交通大学继续教育学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61170227);上海应用技术大学协同创新基金项目(39120K178038)
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针对多QoS约束的工作流调度优化问题,提出一种云环境下的工作流多目标调度遗传算法。为寻找满足预算和期限双QoS约束的工作流执行时间与代价的同步最优解,建立遗传调度模型。对工作流进行结构分层,确保任务执行顺序;将个体惩罚因素引入适应度函数中,保留接近约束的边界解,扩展解空间分布;在层次、任务及资源层面上设计3种遗传交叉和变异,增加最优解的求解概率。实验结果表明,该算法在Pareto最优解分布、收敛性和稳定性及调度效率方面均优于基准算法。
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