电子学报 ›› 2021, Vol. 49 ›› Issue (3): 470-476.DOI: 10.12263/DZXB.20191211

所属专题: 多目标优化

• 学术论文 • 上一篇    下一篇

面向云计算的花朵差分授粉工作流多目标优化算法研究

罗智勇, 朱梓豪, 谢志强, 孙广路   

  1. 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院, 黑龙江哈尔滨 150080
  • 收稿日期:2019-10-25 修回日期:2020-06-19 出版日期:2021-03-25 发布日期:2021-03-25
  • 通讯作者: 罗智勇
  • 作者简介:;朱梓豪 男,1994年出生于浙江,哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院硕士生.研究方向为工作流智能调度.E-mail:tzuhaozhu@gmail.com;谢志强 男,1962年出生于黑龙江,哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院、博士、教授,CCF高级会员.研究方向为企业智能计算与调度系统,数据处理,网络优化.E-mail:xiezhiqiang@hrbust.edu.cn;孙广路 男,1979年出生于黑龙江,哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院、博士、教授.研究方向为机器学习与智能信息处理,计算机网络与信息安全.E-mail:guanglu_sun@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学面上基金资助项目(No.61772160)

A Multi-objective Workflow Scheduling Algorithm Based on Flower Pollination Cloud Environment

LUO Zhi-yong, ZHU Zi-hao, XIE Zhi-qiang, SUN Guang-lu   

  1. School of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology, Harbin, Heilongjiang 150080, China
  • Received:2019-10-25 Revised:2020-06-19 Online:2021-03-25 Published:2021-03-25

摘要: 为解决云计算环境下工作流多目标难于优化的问题,本文提出了一种花朵差分授粉工作流多目标调度优化算法.该算法将工作流中任务和虚拟机建模成花粉,将完整的调度序列建模成花朵.依据任务的偏序关系进行离散花朵授粉过程.仿真结果表明较算法NSGA-Ⅱ和MEOA/D,该算法能在限定的截止期和预算的条件下具有更高的资源利用率.

关键词: 工作流调度, 花朵授粉算法, 多目标优化, 云计算

Abstract: In order to solve the problem that the multi-objective workflow scheduling is difficult to optimize in the cloud computing environment,this paper proposes a differential flower pollination algorithm for the multi-objective workflow scheduling.The algorithm models the tasks and virtual machines in the workflow into pollen and models the complete scheduling sequence into flowers.Then it adopts a discrete flower pollination process according to the partial order relationship of the task.The simulation results show that compared with the algorithms NSGA-Ⅱ and MEOA/D,the algorithm can have higher resource utilization under the limited deadline and budget.

Key words: workflow scheduling, flower pollination algorithm, multi-objective optimization, cloud computing

中图分类号: