【摘 要】
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工作流作业的调度效率是评价工作流管理系统整体表现的重要指标。众所周知，工作流作业的调度问题是一个NP-hard问题，而异构的计算环境使得问题更加棘手。分层基因算法LGA将启发
【机 构】
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西南大学信息中心,西南大学电子信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61503310);重庆市科委前沿与基础研究项目(No.ctsc2014cyj A40053);中央高校基本科研业务费项目(No.XDJK2013C143)
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工作流作业的调度效率是评价工作流管理系统整体表现的重要指标。众所周知，工作流作业的调度问题是一个NP-hard问题，而异构的计算环境使得问题更加棘手。分层基因算法LGA将启发式算法与GA算法相结合，利用GA算法来优化经过正向分层之后的工作流作业调度队列，显著地减少了工作流作业的执行时间。该算法根据作业的分层优先级来产生作业队列，把队列中的同层作业从整体上看作是一位基因来处理，有效地对算法的进化方向进行规划，并通过对杂交和变异流程的改进，增强算法的搜索深度和广度。实验表明，相比于其他混合GA算法，经LGA算
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