【摘要】：隨著越來越多的科學(xué)工作流應(yīng)用開始部署在IaaS云環(huán)境中,如何有效地在不同類型的虛擬機(jī)實(shí)例中調(diào)度工作流任務(wù)已成為當(dāng)前的一個(gè)研究熱點(diǎn)。云環(huán)境下的工作流調(diào)度問題是一個(gè)眾所周知的NP-hard問題。鑒于此,本文設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了一種基于蜂群和遺傳混合算法的多目標(biāo)工作流任務(wù)調(diào)度機(jī)制,以便最小化工作流的總完工時(shí)間和總執(zhí)行成本。具體來說,主要的研究?jī)?nèi)容如下:1、構(gòu)建了IaaS環(huán)境下工作流調(diào)度問題的多目標(biāo)數(shù)學(xué)優(yōu)化模型,綜合考慮IaaS平臺(tái)中虛擬機(jī)實(shí)例的異構(gòu)性和可獲得性,同時(shí)優(yōu)化工作流的完成時(shí)間和成本。2、設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于遺傳算法和蜂群算法的混合算法來求解所構(gòu)建的多目標(biāo)優(yōu)化問題。該混合算法結(jié)合了蜂群與遺傳算法的優(yōu)點(diǎn),加快了種群的進(jìn)化速度,從而提高了算法的收斂速度和精度。3、通過仿真實(shí)驗(yàn)來評(píng)估所提出的HGAABC算法的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與其它先進(jìn)的算法相比,本文提出的HGAABC算法可以獲得更好的折衷解,有效地降低工作流的完成時(shí)間和成本。
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP3;TP18

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6 本報(bào)記者 ，

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