基于服务质量的云工作流调度优化算法

• 作者: 辛阔 韩强 马晓虹
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 云计算 服务质量 工作流调度 蚁群优化算法 资源优化
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 151-158,259
• 页数: 9页
• 分类号: TP311
• 字数: 6356字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2018.01.027

摘要

为满足云工作流实例的多样化需求,根据工作流的特点和云环境中资源部署结构,建立多服务质量指标的云工作流调度模型.对蚁群算法进行改进,解决其收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点.利用用户对服务质量不同程度的偏好,引入云任务优先次序启发式规则,提出一种基于服务质量的云工作流调度算法(SPACO).在CloudSim平台上,对云工作流调度模型和算法进行仿真分析,将仿真结果与基本蚁群算法(ACO)、改进的蚁群算法(PACO)进行比较,其结果表明该算法能缩短执行时间、降低能耗成本,验证了该模型的可行性和算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩强	北方民族大学计算机科学与工程学院	9	27	4.0	5.0
2	马晓虹	北方民族大学计算机科学与工程学院	2	7	1.0	2.0
3	辛阔	北方民族大学计算机科学与工程学院	1	7	1.0	1.0