基于云計(jì)算的調(diào)度算法的研究與改進(jìn).pdf

1、推動科技發(fā)展的科學(xué)工作流技術(shù)可以充分利用云環(huán)境的特點(diǎn)，克服地域限制，節(jié)省軟硬件資源。為了提高用戶滿意度，將科學(xué)工作流置于云環(huán)境下，進(jìn)行任務(wù)調(diào)度具有重要的意義。以往的研究通常將調(diào)度問題轉(zhuǎn)換成單準(zhǔn)則或帶約束的情況，論文利用多目標(biāo)優(yōu)化的方法，充分考慮云的彈性特點(diǎn)，以最小化工作流任務(wù)調(diào)度的完成時間和執(zhí)行成本為目的，提出改進(jìn)算法：快速非支配排序分布算法NSGAeda，避免了轉(zhuǎn)化的過程，真正實(shí)現(xiàn)云計(jì)算面向服務(wù)的宗旨。
　　用來進(jìn)行模擬調(diào)度的算

2、法NSGAeda是將快速非支配排序算法NSGA II和分布估計(jì)算法EDA相結(jié)合，利用種群的收斂性質(zhì)，不等概率的使用遺傳操作或者是建模采樣產(chǎn)生新的種群個體。該算法充分利了個體的局部信息和種群的全局信息，使得最優(yōu)解的分布更加均勻，并且縮短了種群的收斂速度。將改進(jìn)算法NSGAeda應(yīng)用于云環(huán)境下的科學(xué)工作流的調(diào)度，并在模擬器CloudSim上進(jìn)行模擬仿真。采用神經(jīng)科學(xué)工作流作為工作流應(yīng)用進(jìn)行調(diào)度模擬，并且與NSGA II的調(diào)度結(jié)果進(jìn)行對比驗(yàn)證