时间约束云工作流调度的粒子群搜索方法

发布时间：2018-04-28 13:10

  本文选题：工作流调度 + 粒子群算法　； 参考：《计算机集成制造系统》2016年02期

【摘要】：为了快速找到较优的调度方案,针对时间约束工作流调度问题,即能在满足用户的截止时间约束的条件下最小化调度费用,提出基于粒子群算法的最优调度方案搜索方法。利用关键路径进行粒子初始化和搜索阶段的筛选处理,不但能够显著提高搜索结果的精度,而且减少了搜索的计算时间。将改进算法和传统粒子群优化算法进行了实验评估对比,实验数据证明,使用该方法使粒子搜索的时间少于传统粒子群算法,并且结果也优于传统方法。
[Abstract]:In order to find a better scheduling scheme quickly, a particle swarm optimization algorithm is proposed to search the optimal scheduling scheme for the time-constrained workflow scheduling problem, which can minimize the scheduling cost under the condition of satisfying the user's deadline constraints. Using the critical path to initialize particles and filter the search phase can not only improve the accuracy of the search results significantly but also reduce the computational time of the search. Compared with the traditional particle swarm optimization algorithm, the experimental data show that the particle search time of the improved algorithm is less than that of the traditional particle swarm optimization algorithm, and the result is better than that of the traditional particle swarm optimization algorithm.
【作者单位】： 浙江工业大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61173097;61202202) 浙江省重大科技专项重大工业资助项目(2013C01112) 杭州市重大科技创新专项资助项目(20132011A16)~~
【分类号】：TP301.6

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