| 基于服务质量的云工作流调度优化算法 |
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| 引用本文： | 马晓虹,韩强,辛阔.基于服务质量的云工作流调度优化算法[J].计算机工程与设计,2018(1):151-158,259. |
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| 作者姓名： | 马晓虹 韩强 辛阔 |
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| 作者单位： | 北方民族大学计算机科学与工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61363001);宁夏自然科学基金项目(NZ14111);校级研究生创新基金项目(YCX1658) |
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| 摘 要： | 为满足云工作流实例的多样化需求,根据工作流的特点和云环境中资源部署结构,建立多服务质量指标的云工作流调度模型。对蚁群算法进行改进,解决其收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点。利用用户对服务质量不同程度的偏好,引入云任务优先次序启发式规则,提出一种基于服务质量的云工作流调度算法(SPACO)。在Cloud Sim平台上,对云工作流调度模型和算法进行仿真分析,将仿真结果与基本蚁群算法(ACO)、改进的蚁群算法(PACO)进行比较,其结果表明该算法能缩短执行时间、降低能耗成本,验证了该模型的可行性和算法的有效性。
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| 关 键 词： | 云计算 服务质量 工作流调度 蚁群优化算法 资源优化 |
Cloud workflow scheduling optimization algorithm based on QoS |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | cloud computing quality of service workflow scheduling ant colony optimization algorithm resource optimization |
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