面向時間和費用約束的云工作流調度研究.pdf

1、云計算作為一種新型計算模式和商業(yè)服務模型，可以滿足不同用戶對計算和存儲多樣化服務質量需求，而云工作流調度是實現(xiàn)這些服務質量需求的重要支撐?，F(xiàn)有云工作流相關研究主要存在兩個問題：
　　1、在云環(huán)境的調度中，大部分基于費用和時間約束調度問題的研究致力于如何優(yōu)化最終的調度費用，而將工作流的完成時間作為約束條件，對完成時間目標的優(yōu)化被忽略或效果優(yōu)化不理想；
　　2、基于隨機搜索算法的調度策略搜索方法雖然搜索結果精度較高，但是在較大規(guī)

2、模工作流的情況下，算法的執(zhí)行時間較長，搜索效率仍存在提升的空間。
　　針對上述兩個問題，本文的主要研究內容包括：
　?。?）通過調研現(xiàn)有的云工作流調度研究成果，從用戶的服務質量約束入手研究時間和費用約束下的云工作流調度問題，采用有向無環(huán)圖（Directed Acyclic Graph，DAG）來描述工作流的結構，建立了工作流模型、計算資源模型、時間和費用模型等，為后續(xù)的研究工作打下基礎。
　?。?）為了滿足用戶對工作流

3、完成時間的優(yōu)化需求，并且考慮到用戶有限的費用預算，即能在滿足用戶的費用預算約束的條件下最小化工作流的完成時間，本文針對費用約束工作流調度問題，提出了基于粒子群優(yōu)化算法的云工作流調度方法，尋找較優(yōu)的調度策略。本文使用不同規(guī)模的科學工作流作為實驗對象，將本文提出的方法同近年來提出的啟發(fā)式算法進行實驗評估對比后，可以發(fā)現(xiàn)，基于粒子群的調度方法能夠尋找到精度較高的結果，但在算法的執(zhí)行效率上要低于基于啟發(fā)式的調度方法。
　?。?）為了提高算

4、法的搜索效率，快速找到較優(yōu)的調度方案，即能在滿足用戶的截止時間約束的條件下最小化調度費用，本文針對時間約束工作流調度問題，提出了融合關鍵路徑思想的粒子群優(yōu)化算法。該算法利用關鍵路徑進行粒子初始化和搜索階段的篩選處理，進而達到快速搜索的效果，不但顯著提高搜索結果的精度，而且減少了搜索的計算時間。本文將改進算法和傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化算法從準確度、算法效率和兩個階段所占時間比三個方面進行了實驗對比。實驗數(shù)據(jù)證明，改進算法不僅在運行時間上少于傳統(tǒng)粒子