【摘 要】
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为解决云环境中科学工作流调度的代价优化问题,提出一种满足截止时间约束的工作流调度代价最优化遗传算法CODC-GA。设计新的工作流任务调度编码方式和种群初始化策略,为满足
【机 构】
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成都师范学院计算机科学学院,四川大学计算机学院
【基金项目】
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四川省教育厅基金项目（16ZB0378）, 成都师范学院校级基金项目（CZ15ZB01）
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为解决云环境中科学工作流调度的代价优化问题,提出一种满足截止时间约束的工作流调度代价最优化遗传算法CODC-GA。设计新的工作流任务调度编码方式和种群初始化策略,为满足种群多样性,定义种群个体的遗传交叉和变异操作,优化遗传搜索方向和空间,利用符合工作流调度目标特征的适应度评估标准对进化个体做最优选择。实验结果表明,该算法在截止时间约束满意度、降低执行时间和执行代价方面均优于其它算法。
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