【摘 要】
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针对多云环境下带截止日期约束的科学工作流调度问题,提出一种基于遗传算法操作的自适应离散粒子群优化算法（ADPSOGA）,目的是在尽可能满足工作流截止日期前提下,减少其执行代价
【机 构】
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福建师范大学物理与能源学院,福建省网络计算与智能信息处理重点实验室（福州大学）,空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福州大学数学与计算机科学学院
【基金项目】
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国家重点研发计划基金资助项目(No.2017YFB1002000);国家自然科学基金资助项目(No.61672159);福建省科技创新平台计划基金资助项目(No.2009J1007,No.2014H2005);海峡政务大数据应用省级协同创新中心基金资助项目~~
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针对多云环境下带截止日期约束的科学工作流调度问题,提出一种基于遗传算法操作的自适应离散粒子群优化算法（ADPSOGA）,目的是在尽可能满足工作流截止日期前提下,减少其执行代价。该方法考虑多云之间的通信代价、虚拟机的启动和关闭时间以及多云之间不同的带宽通信波动;为了避免传统粒子群优化算法（PSO,particle swarm optimization）存在的过早收敛问题,引入遗传算法的随机两点交叉操作和随机单点变异操作,有效提高种群进化过程中的多样性;在充分考虑数据通信代价和任务计算代价的情况下,设计一种基
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