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多云环境下带截止日期约束的科学工作流调度策略

         
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摘要

In view of the deadline-constrained scientific workflow scheduling on multi-cloud,an adaptive discrete particle swarm optimization with genetic algorithm (ADPSOGA) was proposed,which aimed to minimize the execution cost of workflow while meeting its deadline constrains.Firstly,the data transfer cost,the shutdown and boot time of virtual machines,and the bandwidth fluctuations among different cloud providers were considered by this method.Secondly,in order to avoid the premature convergence of traditional particle swarm optimization (PSO),the randomly two-point crossover operator and randomly one-point mutation operator of the genetic algorithm (GA) was introduced.It could effectively improve the diversity of the population in the process of evolution.Finally,a cost-driven strategy for the deadline-constrained workflow was designed.It both considered the data transfer cost and the computing cost.Experimental resuits show that the ADPSOGA has better performance in terms of deadline and cost reducing in the fluctuant environment.%针对多云环境下带截止日期约束的科学工作流调度问题,提出一种基于遗传算法操作的自适应离散粒子群优化算法(ADPSOGA),目的是在尽可能满足工作流截止日期前提下,减少其执行代价.该方法考虑多云之间的通信代价、虚拟机的启动和关闭时间以及多云之间不同的带宽通信波动;为了避免传统粒子群优化算法(PSO,particle swarm optimization)存在的过早收敛问题,引入遗传算法的随机两点交叉操作和随机单点变异操作,有效提高种群进化过程中的多样性;在充分考虑数据通信代价和任务计算代价的情况下,设计一种基于工作流截止日期约束的代价驱动调度策略.实验结果表明,ADPSOGA在波动因素存在情况下,对工作流截止日期满足和执行代价控制方面具有良好的性能表现.

著录项

  • 来源
    《通信学报》 |2018年第1期|56-69|共14页
  • 作者

    林兵; 郭文忠; 陈国龙;

  • 作者单位

    福建师范大学物理与能源学院,福建福州350117;

    福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学),福建福州350116;

    空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福建福州350003;

    福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学),福建福州350116;

    空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福建福州350003;

    福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350116;

    福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学),福建福州350116;

    空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福建福州350003;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 各种电子数字计算机;
  • 关键词

    云计算; 截止日期约束; 工作流调度; 波动性;

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