基于混合GA算法的工作流作业调度队列优化

发布时间：2017-09-01 00:33

  本文关键词：基于混合GA算法的工作流作业调度队列优化

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【摘要】：工作流作业的调度效率是评价工作流管理系统整体表现的重要指标。众所周知,工作流作业的调度问题是一个NP-hard问题,而异构的计算环境使得问题更加棘手。分层基因算法LGA将启发式算法与GA算法相结合,利用GA算法来优化经过正向分层之后的工作流作业调度队列,显著地减少了工作流作业的执行时间。该算法根据作业的分层优先级来产生作业队列,把队列中的同层作业从整体上看作是一位基因来处理,有效地对算法的进化方向进行规划,并通过对杂交和变异流程的改进,增强算法的搜索深度和广度。实验表明,相比于其他混合GA算法,经LGA算法优化之后的工作流作业调度队列,所需的执行时间更少。
【作者单位】： 西南大学信息中心;西南大学电子信息工程学院;
【关键词】： 作业调度 完成时间 正向分层 遗传算法
【基金】：国家自然科学基金(No.61503310) 重庆市科委前沿与基础研究项目(No.ctsc2014cyj A40053) 中央高校基本科研业务费项目(No.XDJK2013C143)
【分类号】：TP301.6
【正文快照】： 1引言天文学、生物信息学、气象学、环境科学等领域的实验和仿真过程中会涉及到大量的科学计算。完成这类计算密集型应用是一项巨大的挑战。随着数据复杂度的不断增加,应用场景和应用平台的差异性使得问题更加棘手。于是,科学家们采用工作流管理系统,通过分布式的方法来简化对

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