【摘 要】
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针对科学工作流的为多目标调度问题,将成本、时间和数据传输量作为基本优化目标,提出基于有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)模型的多级相关节点聚类(Multi-level corre
【机 构】
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广东理工学院信息技术学院,广东肇庆,526100
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针对科学工作流的为多目标调度问题,将成本、时间和数据传输量作为基本优化目标,提出基于有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)模型的多级相关节点聚类(Multi-level correlated Nodes Clustering,MNC)方法.首先,针对在连续级别上直接连接的Peer-to-Peer群集组对等任务,将多个依赖节点打包到不同层次的DAG工作流中,并将具有父节点和子节点关系的两个节点分成同组.然后,针对MNC科学工作流调度模型,采用遗传算法进行模型的染色体数据表示、调度译码算法以及极值解的求解方法设计等,建立了科学工作流调度的多目标优化模型;最后,通过在随机生成工作流数据上模拟实验显示,所提算法在网络运行成本、计算时间和数据传输量等指标上的性能优势,验证了算法有效性.
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