云环境下基于多目标的多科学工作流调度算法
针对现有云环境下的多科学工作流调度算法中存在的未考虑安全调度问题,提出了多科学工作流安全-时间约束费用优化算法MSW-SDCOA(multi-scientific workflows security-deadline constraint cost optimization algorithm).首先,MSW-SDCOA基于数据依赖关系压缩科学工作流,减少任务节点数从而节省了调度开销;并通过改进HEFT(heterogeneous earliest-finish-time)算法形成调度序列,以实现全局多目标优化调度;最后,通过优化ACO(ant colony optimization)中信息素更新策略和启发式信息,进一步改善费用优化效果.仿真实验表明,MSW-SDCOA算法在费用优化效果上比MW-DBS算法提高了约14%.
安全调度、费用优化、多科学工作流、压缩、分层计算
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TP306(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61370218;浙江省重点高校建设专项资金GK158800205032
2018-12-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共14页
3326-3339