本文選題：云工作流 + 調(diào)度　； 參考：《浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)》2017年06期

【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有研究未能綜合考慮以用戶成本和系統(tǒng)利用率為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度的問(wèn)題,提出基于新穎性排名和多服務(wù)質(zhì)量(QoS)目標(biāo)的云工作流調(diào)度算法.將資源節(jié)點(diǎn)執(zhí)行任務(wù)的頻度、任務(wù)的等待時(shí)間和執(zhí)行時(shí)間作為因子加入推薦模型;使用模擬退火算法訓(xùn)練得到推薦模型,計(jì)算出優(yōu)先級(jí)因子;調(diào)度器根據(jù)優(yōu)先級(jí)因子表進(jìn)行調(diào)度并對(duì)其進(jìn)行更新.在CloudSim平臺(tái)上進(jìn)行模擬調(diào)度仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果證明:所提出算法的任務(wù)執(zhí)行時(shí)間優(yōu)于Q值學(xué)習(xí)(Qlearning)算法,且用戶成本和系統(tǒng)使用率的綜合指標(biāo)更好.
[Abstract]:In order to solve the problem of optimizing scheduling based on novelty ranking and QoS target, a cloud workflow scheduling algorithm based on novelty ranking and QoS target is proposed to solve the problem of optimal scheduling based on user cost and system utilization. The frequency of task execution, the waiting time and the execution time of the resource node are added to the recommendation model, and the recommendation model is trained by simulated annealing algorithm, and the priority factor is calculated. The scheduler schedules and updates it according to the priority factor table. The simulation results on CloudSim platform show that the task execution time of the proposed algorithm is better than that of Q-valued learning algorithm, and the comprehensive index of user cost and system utilization is better.
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;教育部復(fù)雜系統(tǒng)建模與仿真重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61602137) 浙江省信息化與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展研究中心資助項(xiàng)目(15XXHJD04)
【分類(lèi)號(hào)】：TP301.6

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6 田珂;開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下工作流管理系統(tǒng)的技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2006年

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本文編號(hào)：1986712