基于动态目标遗传算法的云计算工作流调度方法

发布时间：2018-06-11 20:04

  本文选题：云计算 + 动态目标遗传算法　； 参考：《湘潭大学自然科学学报》2017年01期

【摘要】：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.
[Abstract]:In view of the problem that cloud workflow resource scheduling is directly related to the cost and efficiency of cloud computing, a cloud computing workflow scheduling method based on the dynamic target genetic algorithm (DTGA) is proposed. This method uses the index of cloud computing resources to encode chromophore, and adopts the dynamic target strategy (DTS) algorithm to solve the problem. When a feasible solution is not obtained, the algorithm focuses on optimizing the execution time to satisfy the deadline constraints. Once the feasible solution is obtained, the algorithm is focused on optimizing the execution cost in the period constraints. The experimental results show that the improved quantum genetic algorithm (IQGA) is compared with the improved quantum genetic algorithm (IQGA) under different scale data scheduling and different time limits. The method has higher adaptability, and can find a better solution of cloud computing resource scheduling with lower execution cost under more stringent deadline constraints.
【作者单位】： 无锡太湖学院物联网工程学院;东南大学信息科学与工程学院;
【基金】：江苏省高校自然科学研究项目(14KJB520036)
【分类号】：TP18;TP3

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本文编号：2006524