原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
为了实现任务执行效率与执行代价的同步优化,提出了一种云计算环境中的DAG任务多目标调度优化算法.算法将多目标最优化问题以满足Pareto最优的均衡最优解集合的形式进行建模,以启发式方式对模型进行求解.为了衡量多目标均衡解的质量,设计了基于hypervolume方法的评估机制,从而可以得到相互冲突目标间的均衡调度解.通过配置云环境与三种人工合成工作流和两种现实科学工作流的仿真实验测试,结果表明,比较同类单目标算法和多目标启发式算法,算法不仅求解质量更高,而且解的均衡度更好,更加符合现实云的资源使用特征与工作流调度模式.
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内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 云计算环境中面向DAG任务的多目标调度算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 云计算 工作流调度 多目标优化 Pareto边界 亚马逊弹性计算云
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 31-36
页数 6页 分类号 TP393|TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.07.0683
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐健锐 江苏大学计算机科学与通信工程学院 8 57 4.0 7.0
5 朱会娟 中国科学院大学计算机与控制学院 2 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
云计算
工作流调度
多目标优化
Pareto边界
亚马逊弹性计算云
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
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