多云环境下带截止日期约束的科学工作流调度策略

摘要：

针对多云环境下带截止日期约束的科学工作流调度问题,提出一种基于遗传算法操作的自适应离散粒子群优化算法(ADPSOGA),目的是在尽可能满足工作流截止日期前提下,减少其执行代价.该方法考虑多云之间的通信代价、虚拟机的启动和关闭时间以及多云之间不同的带宽通信波动;为了避免传统粒子群优化算法(PSO,particle swarm optimization)存在的过早收敛问题,引入遗传算法的随机两点交叉操作和随机单点变异操作,有效提高种群进化过程中的多样性;在充分考虑数据通信代价和任务计算代价的情况下,设计一种基于工作流截止日期约束的代价驱动调度策略.实验结果表明,ADPSOGA在波动因素存在情况下,对工作流截止日期满足和执行代价控制方面具有良好的性能表现.

关键词：云计算、截止日期约束、工作流调度、波动性

所属期刊栏目：39

分类号：TP338(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划基金资助项目2017YFB1002000;国家自然科学基金资助项目61672159;福建省科技创新平台计划基金资助项目2009J1007,2014H2005;海峡政务大数据应用省级协同创新中心基金;The National Key R&D Program of China2017YFB1002000;The National Natural Science Foundation of China61672159;The Technology Innovation Platform Project of Fujian Province2009J1007,2014H2005;The Foundation of The Fujian Collaborative Innovation Center for Big Data Application in Governments

在线出版日期：2018-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：56-69