【摘 要】
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云计算弹性的资源提供和虚拟机性能的不稳定性使得工作流的执行面临诸多不确定性。针对此问题,考虑执行时间具有不确定性,基于执行时间和代价的同步优化,提出同步满足健壮性的三目标优化工作流调度算法。以满足帕累托最优的均衡最优解集的形式进行建模,以启发式方式对模型求解。为衡量均衡解的质量,设计基于超体积的评估机制,得到冲突目标的均衡调度解,比原始双目标优化对执行时间的波动具有更小敏感性。实验结果表明,比较未考虑不确定性的双目标优化,该算法求解质量更高,均衡度更好,更符合不确定性实时云工作流调度。
【机 构】
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内蒙古师范大学青年政治学院信息工程系
【基金项目】
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内蒙古自治区计算机应用技术专业质量工程基金项目(JXZL1304),教育部产学研合作基金项目(20170323009)。
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云计算弹性的资源提供和虚拟机性能的不稳定性使得工作流的执行面临诸多不确定性。针对此问题,考虑执行时间具有不确定性,基于执行时间和代价的同步优化,提出同步满足健壮性的三目标优化工作流调度算法。以满足帕累托最优的均衡最优解集的形式进行建模,以启发式方式对模型求解。为衡量均衡解的质量,设计基于超体积的评估机制,得到冲突目标的均衡调度解,比原始双目标优化对执行时间的波动具有更小敏感性。实验结果表明,比较未考虑不确定性的双目标优化,该算法求解质量更高,均衡度更好,更符合不确定性实时云工作流调度。
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