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基于动态目标遗传算法的云计算工作流调度方法

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针对云工作流资源调度直接关系到云计算的成本和效率的问题,提出一种基于动态目标遗传算法(DTGA)的成本最小化和期限约束的云计算工作流调度方法.该方法使用云计算资源的索引来编码染色体,采用动态目标策略(DTS)算法解决严格的期限约束,当没有获得可行解时,算法专注于优化执行时间以满足期限约束,一旦获得可行解后,则侧重于优化在期限约束内的执行成本.实验结果表明在不同规模数据调度和不同的期限约束下,相比改进量子遗传算法(IQGA),提出方法具有更高的适应性,能够在更严格的期限约束条件下以更低的执行成本找到云计算资源调度的更优解.

云计算、动态目标遗传算法、动态目标策略、执行成本、期限约束

39

TP391(计算技术、计算机技术)

江苏省高校自然科学研究项目14KJB520036

2017-05-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

123-126

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湘潭大学自然科学学报

1000-5900

43-1066/TN

39

2017,39(1)

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