基于混合GA算法的工作流作业调度队列优化

• 作者: 董滔 谢涛
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 作业调度 完成时间 正向分层 遗传算法
• 年，卷（期）: 2016,（24）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 85-90,147
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5122字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1606-0435

摘要

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算法优化之后的工作流作业调度队列,所需的执行时间更少.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢涛	西南大学信息中心	15	108	6.0	10.0
2	董滔	西南大学电子信息工程学院	5	8	1.0	2.0