【摘 要】
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针对工作流任务调度优化问题,提出一种云工作流任务调度遗传算法。为了寻找工作流执行时间与执行代价的同步最优解,建立了遗传调度模型。在个体编码方面,采用了一种二维排列
【机 构】
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国家质量监督检验检疫总局信息中心,北京中质信维科技有限公司,北京赛迪工业和信息化工程监理中心有限公司,石家庄铁道大学信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11702179)
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针对工作流任务调度优化问题,提出一种云工作流任务调度遗传算法。为了寻找工作流执行时间与执行代价的同步最优解,建立了遗传调度模型。在个体编码方面,采用了一种二维排列编码方法,可以更好地展现工作流任务间的执行次序;综合考虑任务执行代价与最早完成时间两个因素,设计了一种均衡适应度函数;为了丰富种群个体多样性,引入三种遗传交叉操作和两种遗传变异操作,以产生新的个体,增加了最优解的求解概率。通过数值仿真实验,在多个性能指标上对算法进行分析。结果表明,该调度算法能更好地平衡执行代价.与调度效率,性能优于同类算法。
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