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云计算环境中面向DAG任务的多目标调度算法 预览 被引量:1
1
作者 徐健锐 朱会娟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期31-36,共6页
为了实现任务执行效率与执行代价的同步优化,提出了一种云计算环境中的DAG任务多目标调度优化算法。算法将多目标最优化问题以满足Pareto最优的均衡最优解集合的形式进行建模,以启发式方式对模型进行求解。为了衡量多目标均衡解的质量,... 为了实现任务执行效率与执行代价的同步优化,提出了一种云计算环境中的DAG任务多目标调度优化算法。算法将多目标最优化问题以满足Pareto最优的均衡最优解集合的形式进行建模,以启发式方式对模型进行求解。为了衡量多目标均衡解的质量,设计了基于hypervolume方法的评估机制,从而可以得到相互冲突目标间的均衡调度解。通过配置云环境与三种人工合成工作流和两种现实科学工作流的仿真实验测试,结果表明,比较同类单目标算法和多目标启发式算法,算法不仅求解质量更高,而且解的均衡度更好,更加符合现实云的资源使用特征与工作流调度模式。 展开更多
关键词 云计算 工作流调度 多目标优化 Pareto边界 亚马逊弹性计算云
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移动边缘计算中能耗优化的多重资源计算卸载策略 预览
2
作者 徐佳 李学俊 +1 位作者 丁瑞苗 刘晓 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期954-961,共8页
移动边缘计算环境中边缘设备的能耗优化主要采用计算卸载策略。然而目前常用的计算卸载策略大多只考虑单一的计算资源,没有对移动边缘计算环境中不同种类的计算资源进行综合考虑,无法在保证响应时间约束的情况下充分降低边缘设备能耗。... 移动边缘计算环境中边缘设备的能耗优化主要采用计算卸载策略。然而目前常用的计算卸载策略大多只考虑单一的计算资源,没有对移动边缘计算环境中不同种类的计算资源进行综合考虑,无法在保证响应时间约束的情况下充分降低边缘设备能耗。为了解决这一问题,在移动边缘计算环境中提出一种多重资源计算卸载能耗模型,设计了一种新的评价边缘设备能耗的适应度计算方法,并结合工作流管理系统提出了移动边缘计算中能耗优化的多重资源计算卸载粒子群任务调度算法,该算法能够在考虑响应时间约束的情况下,充分降低移动终端能耗。实验表明,与已有4种计算卸载策略相比,新策略所对应的任务调度算法收敛稳定、适应度最优,在用户响应时间约束下,任务调度方案的边缘设备能耗值优于其他4种卸载策略。 展开更多
关键词 移动边缘计算 工作流调度 能耗优化 计算卸载 多重资源
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基于局部关键路径与截止期限分配的云工作流调度算法 预览
3
作者 蔡艳婧 王强 程实 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第8期220-229,共10页
为了解决云计算中截止期限约束下的工作流调度代价优化问题,提出一种基于局部关键路径和截止期限分配的工作流任务调度算法。为了满足期限约束,并最小化执行代价,算法将工作流任务的调度过程划分为两个阶段:期限分配阶段和调度资源选择... 为了解决云计算中截止期限约束下的工作流调度代价优化问题,提出一种基于局部关键路径和截止期限分配的工作流任务调度算法。为了满足期限约束,并最小化执行代价,算法将工作流任务的调度过程划分为两个阶段:期限分配阶段和调度资源选择阶段。期限分配阶段定义工作流的局部关键路径,并以递归的方式在局部关键路径上的任务间进行子期限分配;调度资源选择阶段在满足任务子期限的同时,为每个任务选择执行代价最低的资源进行任务调度,以实现调度代价优化。分析算法的时间复杂度,并通过一个算例对算法的实现思路进行了详细阐述。通过科学工作流结构的仿真实验,证明了算法不仅可以满足截止期限约束,而且可以降低工作流任务的执行代价。 展开更多
关键词 云计算 工作流调度 期限分配 局部关键路径 期限约束 代价优化
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满足帕累托最优的多目标云工作流调度算法 预览
4
作者 何留杰 李波 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第5期289-297,共9页
为了同步考虑用户的任务QoS需求和云资源提供方的收益,提出一种云环境中满足帕累托最优的多目标最优化DAG(Directed Acyclic Graph)粒子群算法MODPSO(Multi-objective DAG Particle Swarm Optimization)。综合考虑任务执行跨度、执行代... 为了同步考虑用户的任务QoS需求和云资源提供方的收益,提出一种云环境中满足帕累托最优的多目标最优化DAG(Directed Acyclic Graph)粒子群算法MODPSO(Multi-objective DAG Particle Swarm Optimization)。综合考虑任务执行跨度、执行代价与执行能耗的三目标同步最优化,设计基于DVFS的离散PSO调度优化方法。重新定义PSO的种群粒子进化过程和更新规则,进而得到多目标优化工作流调度解。通过人工合成工作流和现实科学工作流进行仿真测试,并对算法性能进行分析。结果表明,该算法可以通过非支配集的方式实现冲突多目标的调度优化求解。在满足用户QoS的同时,得到最优解的Pareto边界集,实现调度性能与系统能耗的均衡。 展开更多
关键词 云计算 工作流调度 能效 帕累托最优 多目标
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基于云环境的双QoS约束多目标工作流调度 预览
5
作者 薛庆水 李凤英 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第8期2196-2203,共8页
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... 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。 展开更多
关键词 云计算 工作流调度 遗传算法 任务分层 多目标优化
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改进多目标进化算法的云工作流调度 预览
6
作者 王燕 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期130-136,共7页
针对云计算和云存储资源复杂变化的定价机制给云工作流调度带来了极大的挑战问题,建立了考虑定价机制的多目标云工作流调度模型。针对云工作流调度问题的特点,设计了一种实数编码机制,使得现有的基于实数编码的交叉算子能够直接用于求... 针对云计算和云存储资源复杂变化的定价机制给云工作流调度带来了极大的挑战问题,建立了考虑定价机制的多目标云工作流调度模型。针对云工作流调度问题的特点,设计了一种实数编码机制,使得现有的基于实数编码的交叉算子能够直接用于求解云工作流调度问题,从而避免了现有组合优化方法需要进行解的可行性修正的问题。进一步在MOEA/D算法框架下,设计了一种启发式局部搜索策略,提出了一种新的进化多目标云工作流调度算法。仿真试验结果表明,与目前主流的进化多目标优化算法相比,该算法在求得帕累托最优解集的宽广性和均匀性上具有明显的优势,且算法稳定性更好。该方法对于云平台资源利用率的提升具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 工作流调度 云计算 进化多目标优化算法 局部搜索
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一种云环境下的科学工作流均衡调度算法
7
作者 吴文兵 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2018年第10期121-126,共6页
为了优化云环境中预算约束下的科学工作流调度问题,提出一种工作流均衡调度算法BDWTS.算法以满足工作流预算约束并同步优化执行代价和执行时间为目标,将工作流调度划分为四个阶段:工作流分级、预算分割、任务选择和实例选择.工作流分... 为了优化云环境中预算约束下的科学工作流调度问题,提出一种工作流均衡调度算法BDWTS.算法以满足工作流预算约束并同步优化执行代价和执行时间为目标,将工作流调度划分为四个阶段:工作流分级、预算分割、任务选择和实例选择.工作流分级通过自顶向下的方式对所有工作流任务进行分级,预算分割中设计了六种用户预算在不同工作流分级上的子划分方法,任务选择通过最早开始时间原则选择优先的调度任务,实例选择则综合考虑时间因子和代价因子选择最优执行资源.通过仿真实验,证明了算法可以在预算约束下得到降低工作流执行时间和代价的均衡调度方案. 展开更多
关键词 云环境 工作流调度 均衡调度 预算分配
九种智能算法在科学工作流调度中的应用比较 预览
8
作者 马敬敬 阎朝坤 郑金格 《周口师范学院学报》 CAS 2018年第5期90-95,共6页
科学工作流常用于描述大规模科学应用,由于涉及大量计算,常部署于网格或云环境中执行.作为科学工作流管理系统的-个重要组成部分,工作流调度算法的好坏对工作流管理系统的性能有着重要的影响.由于智能算法具有很好的全局搜索能力和组合... 科学工作流常用于描述大规模科学应用,由于涉及大量计算,常部署于网格或云环境中执行.作为科学工作流管理系统的-个重要组成部分,工作流调度算法的好坏对工作流管理系统的性能有着重要的影响.由于智能算法具有很好的全局搜索能力和组合优化的特点,其在工作流管理系统中的应用日益受到关注.在workflowsim平台上针对典型的科学工作流应用,以工作流执行时间为优化目标,对九种智能算法的性能进行了比较.实验结果表明,对于不同的工作流模型和不同的任务量,相对于遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等,化学反应算法具有较小的makespan,混合蛙跳算法、蚁群优化算法和粒子群算法的makespan相对较小,但却在不同任务量和不同工作流模型下表现不稳定. 展开更多
关键词 工作流调度 任务调度 智能算法 MAKESPAN
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基于云环境的科学工作流均衡调度算法 预览
9
作者 朱亚东 李忠 +1 位作者 严莉 陈湘军 《实验室研究与探索》 北大核心 2018年第5期126-130,共5页
为了优化云环境中预算约束下的科学工作流调度问题,提出一种工作流均衡调度算法BDWTS。算法以满足工作流预算约束并同步优化执行代价和执行时间为目标,将工作流调度划分为4个阶段:工作流分级、预算分割、任务选择和实例选择。工作流分... 为了优化云环境中预算约束下的科学工作流调度问题,提出一种工作流均衡调度算法BDWTS。算法以满足工作流预算约束并同步优化执行代价和执行时间为目标,将工作流调度划分为4个阶段:工作流分级、预算分割、任务选择和实例选择。工作流分级通过自顶向下的方式对所有工作流任务进行分级,预算分割中设计了6种用户预算在不同工作流分级上的子划分方法,任务选择通过最早开始时间原则选择优先的调度任务,实例选择则综合考虑时间因子和代价因子选择最优执行资源。通过仿真实验,证明了该算法可以在预算约束下得到降低工作流执行时间和代价的均衡调度方案。 展开更多
关键词 云环境 工作流调度 均衡调度 预算分配
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结合Backfilling和空闲资源调度的云工作流调度方法 被引量:1
10
作者 谭海中 赵丽 《西南大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第6期149-157,共9页
针对云计算中工作流的科学调度问题,提出了一种快速且有效的调度方案.首先,根据计算速度将所有的资源节点以降序方式排列;然后,调度程序通过深度优先搜索,检查任务之间的依赖关系,并根据截止期限对待执行任务进行加权排序;接着,计算每... 针对云计算中工作流的科学调度问题,提出了一种快速且有效的调度方案.首先,根据计算速度将所有的资源节点以降序方式排列;然后,调度程序通过深度优先搜索,检查任务之间的依赖关系,并根据截止期限对待执行任务进行加权排序;接着,计算每个待执行任务所使用的资源的时隙.如果当前可用资源不能满足当前任务,则采用Backfilling策略,对该任务所需资源进行预留,并跳到下一个任务执行.如果当前资源满足当前任务,则执行提出的空闲资源调度(IRS)策略,尽量安排空闲资源来执行该任务.仿真结果表明:与当前云工作流调度技术相比,本文调度策略具有更低的任务完成时间与任务执行延迟,以及更高的资源利用率. 展开更多
关键词 云计算 工作流调度 Backfilling策略 空闲资源调度 任务执行延迟
QoS约束云环境下的工作流能效调度算法 预览
11
作者 李廷元 王博岩 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B06期304-309,327共7页
云环境可以为大规模工作流的执行提供高效、可靠的运行环境,但工作流执行时带来的高能耗不仅会增加云资源提供方的经济成本,还会影响云系统的可靠性,并对环境产生不利影响。为了在满足用户截止时间QoS需求的同时降低云环境中工作流调度... 云环境可以为大规模工作流的执行提供高效、可靠的运行环境,但工作流执行时带来的高能耗不仅会增加云资源提供方的经济成本,还会影响云系统的可靠性,并对环境产生不利影响。为了在满足用户截止时间QoS需求的同时降低云环境中工作流调度的执行能耗,提出一种工作流能效调度算法QCWES。该算法将工作流的能效调度方案求解划分为3个阶段:截止时间重分配、任务调度选择排序以及基于DVFS的最佳资源选择。截止时间重分配阶段旨在将用户定义的全局工作流截止时间在各个任务间进行重分配,任务调度选择排序阶段旨在通过自顶向下的任务分级方式得到任务调度序列;基于DVFS的最佳资源选择阶段旨在为每个任务选择带有合适电压/频率等级的最优目标资源,在满足任务的子截止时间的前提下使总体能耗达到最小。通过随机工作流和基于高斯消元法的现实工作流结构,对算法的性能进行仿真实验分析。结果表明,所提算法可以在满足截止时间约束下降低工作流的执行能耗,实现用户方的QoS需求与资源方的能耗间的均衡。 展开更多
关键词 云计算 工作流调度 QOS约束 能效调度 动态电压/频率缩放
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基于期限约束与关键路径的云工作流调度 预览
12
作者 刘雨潇 王毅 +1 位作者 袁磊 吴钊 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2018年第8期30-37,共8页
为优化云工作流任务的调度过程,提出基于期限约束与关键路径的工作流调度算法WS-DCCP。结合云资源的异质与弹性特征对任务进行逻辑分层,在此基础上,正比例重分配工作流期限,通过改进的任务升秩与降秩值之和赋予任务优先级,并根据任务优... 为优化云工作流任务的调度过程,提出基于期限约束与关键路径的工作流调度算法WS-DCCP。结合云资源的异质与弹性特征对任务进行逻辑分层,在此基础上,正比例重分配工作流期限,通过改进的任务升秩与降秩值之和赋予任务优先级,并根据任务优先级构造工作流的约束关键路径,将约束关键路径上的任务集调度至同一资源以降低通信代价。在满足约束关键路径子期限的条件下寻找执行代价最小化的资源,进而获得满足期限约束的代价最小调度解。仿真结果表明,与IC-PCP算法和JIT算法相比,WS-DCCP算法可以在满足期限约束的同时降低工作流调度代价,提高调度成功率。 展开更多
关键词 云计算 工作流调度 期限约束 任务优先级 约束关键路径
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一种云工作流任务调度能效优化算法 预览
13
作者 王国豪 李庆华 刘安丰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第10期90-98,191共10页
工作流任务执行时带来的高能耗不仅会增加云资源提供方的经济成本,而且会降低云系统的可靠性。为了满足截止时间的同时,降低工作流执行能耗,提出一种工作流能效调度算法CWEES。算法将能效优化调度划分为三个阶段:初始任务映射、处理器... 工作流任务执行时带来的高能耗不仅会增加云资源提供方的经济成本,而且会降低云系统的可靠性。为了满足截止时间的同时,降低工作流执行能耗,提出一种工作流能效调度算法CWEES。算法将能效优化调度划分为三个阶段:初始任务映射、处理器资源合并和任务松驰。初始任务映射旨在通过任务自底向上分级排序得到任务调度初始序列,处理器资源合并旨在通过重用松驰时间合并相对低效率的处理器,降低资源使用数量,任务松驰旨在为每个任务重新选择带有合适电压/频率等级的最优目标资源,在不违背任务顺序和截止时间约束前提下降低工作流执行总能耗。通过随机工作任务模型对算法的性能进行了仿真实验分析。结果表明,CWEES算法不仅资源利用率更高,而且可以在满足截止时间约束下降低工作流执行能耗,实现执行效率与能耗的均衡。 展开更多
关键词 云计算 工作流调度 能效 任务分配 资源合并
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基于服务质量的云工作流调度优化算法 预览
14
作者 马晓虹 韩强 辛阔 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第1期151-158,259共9页
为满足云工作流实例的多样化需求,根据工作流的特点和云环境中资源部署结构,建立多服务质量指标的云工作流调度模型.对蚁群算法进行改进,解决其收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点.利用用户对服务质量不同程度的偏好,引入云任务优先次序... 为满足云工作流实例的多样化需求,根据工作流的特点和云环境中资源部署结构,建立多服务质量指标的云工作流调度模型.对蚁群算法进行改进,解决其收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点.利用用户对服务质量不同程度的偏好,引入云任务优先次序启发式规则,提出一种基于服务质量的云工作流调度算法(SPACO).在CloudSim平台上,对云工作流调度模型和算法进行仿真分析,将仿真结果与基本蚁群算法(ACO)、改进的蚁群算法(PACO)进行比较,其结果表明该算法能缩短执行时间、降低能耗成本,验证了该模型的可行性和算法的有效性. 展开更多
关键词 云计算 服务质量 工作流调度 蚁群优化算法 资源优化
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多目标云工作流调度的协同进化多群体优化 预览
15
作者 刘雨潇 王毅 +1 位作者 袁磊 吴钊 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第5期1350-1357,共8页
为实现云工作流调度的多目标最优化,提出一种协同进化多群体优化调度算法。以执行跨度、代价和能耗同步最优化为目标,建立基于激素的协同进化多群体优化模型;通过多群体方式,使每个群体通过多目标粒子群优化寻找单目标非占优解;为避免... 为实现云工作流调度的多目标最优化,提出一种协同进化多群体优化调度算法。以执行跨度、代价和能耗同步最优化为目标,建立基于激素的协同进化多群体优化模型;通过多群体方式,使每个群体通过多目标粒子群优化寻找单目标非占优解;为避免局部最优,粒子进化中,引入激素激励机制和多群体竞争与协作机制,得到多目标最优解。通过仿真实验,与多目标调度算法MOHEFT和CMPSO作分析比较,结果表明,该算法在综合性能上实现了更好的Pareto最优解,具有更好的有效性和可行性。 展开更多
关键词 工作流调度 多群体 协同进化 粒子群优化 Pareto边界
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多目标最优化云工作流调度进化遗传算法 预览
16
作者 王国豪 李庆华 刘安丰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第5期31-37,48共8页
为了实现云环境中科学工作流调度的执行跨度和执行代价的同步优化,提出了一种多目标最优化进化遗传调度算法MOEGA。该算法以进化遗传为基础,定义了任务与虚拟机映射、虚拟机与主机部署间的编码机制,设计了满足多目标优化的适应度函数。... 为了实现云环境中科学工作流调度的执行跨度和执行代价的同步优化,提出了一种多目标最优化进化遗传调度算法MOEGA。该算法以进化遗传为基础,定义了任务与虚拟机映射、虚拟机与主机部署间的编码机制,设计了满足多目标优化的适应度函数。同时,为了满足种群的多样性,在调度方案中引入了交叉与变异操作,并使用启发式方法进行种群初始化。通过4种现实科学工作流的仿真实验,将其与同类型算法进行了性能比较。结果表明,MOEGA算法不仅可以满足工作流截止时间约束,而且在降低任务执行跨度与执行代价的综合性能方面也优于其他算法。 展开更多
关键词 云计算 遗传算法 工作流调度 多目标优化 适应度函数
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基于两阶段动态目标的云工作流调度 预览
17
作者 宋三华 《实验室研究与探索》 北大核心 2018年第4期134-139,共6页
为了解决云环境中截止时间约束下工作流调度代价优化问题,提出一种基于两阶段动态目标的工作流调度算法TDO-PSO。算法以粒子群进化为基础,定义了工作流任务与资源间的编码机制,设计了满足工作流目标优化的适应度函数。同时,为了适应紧... 为了解决云环境中截止时间约束下工作流调度代价优化问题,提出一种基于两阶段动态目标的工作流调度算法TDO-PSO。算法以粒子群进化为基础,定义了工作流任务与资源间的编码机制,设计了满足工作流目标优化的适应度函数。同时,为了适应紧密截止时间约束时可行解搜索困难的问题,设计了两阶段动态目标的搜索模式。在第一阶段,当无法得到可行解时,将满足截止时间约束的最小化执行时间设置为优化目标;在第二阶段,如果获得了可行解,则设置满足截止时间约束的最小化执行代价为优化目标。实验结果表明,TDO-PSO算法不仅可以得到更小的执行代价,且更能够适应紧密截止时间约束。 展开更多
关键词 云计算 工作流调度 动态目标 粒子群算法
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多云环境下带截止日期约束的科学工作流调度策略 预览 被引量:1
18
作者 林兵 郭文忠 陈国龙 《通信学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期56-69,共14页
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... 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。 展开更多
关键词 云计算 截止日期约束 工作流调度 波动性
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基于改进CRO算法的Pareto多目标科学工作流调度算法 预览 被引量:1
19
作者 马敬敬 阎朝坤 《周口师范学院学报》 CAS 2018年第2期117-121,共5页
作为大型科学计算的重要范式,科学工作流通常被部署在高性能计算中心或云平台执行.如何有效执行科学工作流并能满足用户的QOS需求一直是科学计算领域的研究热点.传统的科学工作流调度算法通常以时间或费用为调度目标,而忽略了分布式计... 作为大型科学计算的重要范式,科学工作流通常被部署在高性能计算中心或云平台执行.如何有效执行科学工作流并能满足用户的QOS需求一直是科学计算领域的研究热点.传统的科学工作流调度算法通常以时间或费用为调度目标,而忽略了分布式计算环境中任务执行的安全性问题,即无法保证任务的执行处于一种安全状态或者任务到资源的映射可靠.针对这一问题,考虑任务与资源间的信任关系以及资源的损失效率,提出一种新的信任度量化任务在资源上执行的安全性.在此基础上,鉴于化学反应优化算法的有效性,对化学反应优化算法进行了改进并应用于以执行时间、安全性为目标的多目标工作流调度问题中,提出了一种多目标工作流调度算法MOCRO.基于工作流仿真模拟器Workflowsim的实验结果表明,相对于MOGA、MOPSO算法,MOCRO算法在求解方面具有较好的性能. 展开更多
关键词 工作流调度 化学反应算法 多目标 PARETO 信任度
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满足公平性约束的云任务调度QoS算法 预览
20
作者 刘雨潇 王毅 +1 位作者 袁磊 吴钊 《实验室研究与探索》 北大核心 2018年第2期128-135,共8页
为了提高资源行为动态异构的云环境中工作流任务的调度效率,提出了一种满足公平性约束的云任务调度Qo S算法。算法将工作流任务结构定义为有向无循环图DAG模型,改进了传统关键路径的一次性搜索模式,结合云资源可用性动态可变的特征,以... 为了提高资源行为动态异构的云环境中工作流任务的调度效率,提出了一种满足公平性约束的云任务调度Qo S算法。算法将工作流任务结构定义为有向无循环图DAG模型,改进了传统关键路径的一次性搜索模式,结合云资源可用性动态可变的特征,以动态自适应方式搜索关键路径,并确定关键任务。同时,在关键任务调度后,局部DAG的关键路径搜索根据资源可用性再次迭代更新,从而动态决策任务与资源间的调度方案。通过仿真实验,构建了3种不同类型的工作流结构作为测试数据源,并与其他6种同类型的启发式和元启发式算法进行了性能比较。实验结果表明,在资源可用性动态改变和工作流规模不断增大的情况下,算法在多数工作流结构中均能得到执行跨度更好的调度方案和更少的调度开销。 展开更多
关键词 云计算 工作流调度 关键路径 执行跨度
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