發(fā)布時間：2018-06-11 20:04

  本文選題：云計算 + 動態(tài)目標遺傳算法�。� 參考：《湘潭大學自然科學學報》2017年01期

【摘要】：針對云工作流資源調(diào)度直接關系到云計算的成本和效率的問題,提出一種基于動態(tài)目標遺傳算法(DTGA)的成本最小化和期限約束的云計算工作流調(diào)度方法.該方法使用云計算資源的索引來編碼染色體,采用動態(tài)目標策略(DTS)算法解決嚴格的期限約束,當沒有獲得可行解時,算法專注于優(yōu)化執(zhí)行時間以滿足期限約束,一旦獲得可行解后,則側重于優(yōu)化在期限約束內(nèi)的執(zhí)行成本.實驗結果表明在不同規(guī)模數(shù)據(jù)調(diào)度和不同的期限約束下,相比改進量子遺傳算法(IQGA),提出方法具有更高的適應性,能夠在更嚴格的期限約束條件下以更低的執(zhí)行成本找到云計算資源調(diào)度的更優(yōu)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.
【作者單位】： 無錫太湖學院物聯(lián)網(wǎng)工程學院;東南大學信息科學與工程學院;
【基金】：江蘇省高校自然科學研究項目(14KJB520036)
【分類號】：TP18;TP3

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本文編號：2006524