云環(huán)境中基于分解的多目標(biāo)工作流調(diào)度算法
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云服務(wù)提供商在給用戶提供海量虛擬資源的同時(shí),也面臨著一個(gè)現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題,即怎樣調(diào)度這些資源,以最小的代價(jià)(完工時(shí)間、執(zhí)行費(fèi)用、資源利用率等)完成工作流的執(zhí)行。針對(duì)IaaS環(huán)境下的工作流調(diào)度問(wèn)題,以完工時(shí)間和執(zhí)行費(fèi)用作為目標(biāo),提出了一種基于分解的多目標(biāo)工作流調(diào)度算法。該算法結(jié)合了基于列表的啟發(fā)式算法和多目標(biāo)進(jìn)化算法的選擇過(guò)程,采用一種分解方法,將多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題分解為一組單目標(biāo)優(yōu)化子問(wèn)題,然后同時(shí)求解這些單目標(biāo)子問(wèn)題,使得調(diào)度過(guò)程更為簡(jiǎn)單有效。算法利用天馬項(xiàng)目發(fā)布的現(xiàn)實(shí)世界中的工作流進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,和MOHEFT算法以及NSGA-II*算法相比較,所提出的算法能得到更優(yōu)的Pareto解集,同時(shí)具有更低的時(shí)間復(fù)雜度。
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