本文關(guān)鍵詞：跨組織工作流中可信服務(wù)資源規(guī)劃研究

  更多相關(guān)文章： 工作流調(diào)度 結(jié)構(gòu)分析 重調(diào)度 服務(wù)質(zhì)量約束 時(shí)間費(fèi)用優(yōu)化

【摘要】：近年來,全球信息化的高速發(fā)展推動(dòng)了計(jì)算模型的不斷演進(jìn),網(wǎng)格計(jì)算、服務(wù)計(jì)算、云計(jì)算等計(jì)算模型得到了廣泛應(yīng)用。傳統(tǒng)的工作流技術(shù)、網(wǎng)格架構(gòu)、面向服務(wù)的體系架構(gòu)等有效地促進(jìn)了計(jì)算機(jī)支持協(xié)同工作的發(fā)展。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展日趨全球化,單個(gè)企業(yè)很難按照傳統(tǒng)模式進(jìn)行生產(chǎn),企業(yè)戰(zhàn)略聯(lián)盟不斷涌現(xiàn),工作流技術(shù)不僅僅局限于企業(yè)內(nèi)部某一領(lǐng)域的工作任務(wù)調(diào)度,現(xiàn)已擴(kuò)展至跨組織的工作流業(yè)務(wù)應(yīng)用,從而使得企業(yè)聯(lián)盟中不同組織間業(yè)務(wù)過程重組成為可能。如何更加合理地安排服務(wù)的執(zhí)行資源,進(jìn)行可靠的跨組織工作流服務(wù)資源規(guī)劃調(diào)度是本論文的研究重點(diǎn)。論文的創(chuàng)新性工作體現(xiàn)為:1.將可信加入到服務(wù)資源調(diào)度中,克服了以往工作流資源調(diào)度時(shí)視所有資源為任務(wù)候選集,而忽略跨組織工作流中可信性的問題。2.研究并分析當(dāng)前工作流調(diào)度算法,提出了基于結(jié)構(gòu)分析的工作流調(diào)度算法(Structure Aware Hierarchical Workflow Scheduling Algorithm,SAH)。該算法分析分層后具體層次內(nèi)部工作流的分支路徑結(jié)構(gòu),合理地分配可用于總體執(zhí)行開銷優(yōu)化的冗余時(shí)間,從而顯著優(yōu)化跨組織工作流費(fèi)用。3.針對工作流調(diào)度中由于存在執(zhí)行任務(wù)失效,執(zhí)行服務(wù)負(fù)載加劇等導(dǎo)致相應(yīng)的服務(wù)資源未能在其聲明時(shí)間內(nèi)完成任務(wù)的問題,本文還提出了基于結(jié)構(gòu)分析的動(dòng)態(tài)調(diào)度算法。該算法考慮工作流層次內(nèi)部分支路徑數(shù)目,根據(jù)層內(nèi)結(jié)構(gòu)計(jì)算部署延遲時(shí)間所在的任務(wù)層次,進(jìn)行時(shí)間費(fèi)用的優(yōu)化,盡量減小因時(shí)間延遲造成的額外費(fèi)用開銷。通過多個(gè)模擬實(shí)驗(yàn)對比分析SAH算法與近年來時(shí)間費(fèi)用優(yōu)化算法在費(fèi)用優(yōu)化上的效果,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了SAH算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：工作流調(diào)度 結(jié)構(gòu)分析 重調(diào)度 服務(wù)質(zhì)量約束 時(shí)間費(fèi)用優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-5
• abstract5-8
• 縮略詞8-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 研究背景及意義11-14
• 1.1.1 網(wǎng)格架構(gòu)11-12
• 1.1.2 云體系架構(gòu)12
• 1.1.3 面向服務(wù)的體系架構(gòu)12-13
• 1.1.4 工作流技術(shù)13-14
• 1.2 研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.1 遺傳算法14-15
• 1.2.2 模擬退火算法15
• 1.2.3 動(dòng)態(tài)粒子群算法15
• 1.2.4 正向分層的工作流調(diào)度算法15-16
• 1.2.5 逆向分層的工作流調(diào)度算法16
• 1.2.6 并行分層工作流調(diào)度算法16
• 1.3 論文工作與貢獻(xiàn)16-17
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)17-18
• 第二章 可信服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)研究與分析18-24
• 2.1 信任特征18-20
• 2.2 可信相關(guān)研究20-21
• 2.3 可信評估模塊21-23
• 2.3.1 初始服務(wù)池21
• 2.3.2 中心評估模塊21-22
• 2.3.3 初始用戶評價(jià)22
• 2.3.4 外部用戶評價(jià)22
• 2.3.5 用戶評價(jià)模塊22
• 2.3.6 可信聚合器22-23
• 2.3.7 可信服務(wù)篩選器23
• 2.3.8 可信服務(wù)池23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章工作流調(diào)度算法24-42
• 3.1 工作流DAG建模24-25
• 3.2 問題描述25-26
• 3.3 算法介紹26-39
• 3.3.1 最小關(guān)鍵路徑算法26-28
• 3.3.2 正向分層算法28-31
• 3.3.3 逆向分層算法31-34
• 3.3.4 基于結(jié)構(gòu)分析的工作流調(diào)度算法34-39
• 3.4 模擬實(shí)驗(yàn)39-41
• 3.4.1 規(guī)模差異工作流模擬實(shí)驗(yàn)40
• 3.4.2 截止時(shí)間差異工作流模擬實(shí)驗(yàn)40-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第四章 動(dòng)態(tài)調(diào)度算法42-49
• 4.1 相關(guān)研究工作42
• 4.2 算法介紹42-47
• 4.2.1 基于并行分層的動(dòng)態(tài)調(diào)度算法42-43
• 4.2.2 基于結(jié)構(gòu)分析的動(dòng)態(tài)調(diào)度算法43-47
• 4.3 模擬實(shí)驗(yàn)47-48
• 4.3.1 執(zhí)行開銷模擬實(shí)驗(yàn)47
• 4.3.2 執(zhí)行時(shí)間模擬實(shí)驗(yàn)47-48
• 4.4 本章小結(jié)48-49
• 第五章 跨組織可信服務(wù)資源規(guī)劃平臺(tái)設(shè)計(jì)49-51
• 5.1 注冊模塊49
• 5.2 可信評估模塊49-50
• 5.3 規(guī)劃調(diào)度模塊50
• 5.4 本章小結(jié)50-51
• 第六章 總結(jié)與展望51-53
• 6.1 論文總結(jié)51
• 6.2 研究展望51-53
• 參考文獻(xiàn)53-57
• 致謝57-58
• 攻讀碩士期間科研成果及發(fā)表論文58

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