基于动态目标遗传算法的云计算工作流调度方法

• 作者: 周扬 徐平平 龚畅
• 来源期刊: 湘潭大学自然科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 云计算 动态目标遗传算法 动态目标策略 执行成本 期限约束
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 管理工程
• 页码范围: 123-126
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2797字
• 语种: 中文

摘要

针对云工作流资源调度直接关系到云计算的成本和效率的问题,提出一种基于动态目标遗传算法(DTGA)的成本最小化和期限约束的云计算工作流调度方法.该方法使用云计算资源的索引来编码染色体,采用动态目标策略(DTS)算法解决严格的期限约束,当没有获得可行解时,算法专注于优化执行时间以满足期限约束,一旦获得可行解后,则侧重于优化在期限约束内的执行成本.实验结果表明在不同规模数据调度和不同的期限约束下,相比改进量子遗传算法(IQGA),提出方法具有更高的适应性,能够在更严格的期限约束条件下以更低的执行成本找到云计算资源调度的更优解.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐平平	东南大学信息科学与工程学院	76	346	9.0	14.0
2	周扬	无锡太湖学院物联网工程学院	8	11	2.0	3.0
3	龚畅	无锡太湖学院物联网工程学院	13	31	3.0	5.0