研究了移動云環(huán)境中任務(wù)調(diào)度的多目標(biāo)優(yōu)化問題,提出一種多目標(biāo)任務(wù)調(diào)度進(jìn)化算法MTSEA.建立了截止時間、預(yù)算及能量約束下的任務(wù)調(diào)度多目標(biāo)優(yōu)化模型,模型引入執(zhí)行跨度、執(zhí)行代價及執(zhí)行能耗三目標(biāo)最優(yōu)化;設(shè)計了一種進(jìn)化算法對沖突三目標(biāo)最優(yōu)化進(jìn)行求解,算法重點在種群初始化操作中引入了效率最高、代價最小以及能效最高的三個種群個體,以此代替隨機(jī)個體生成;并利用交叉和變異操作對個體進(jìn)化迭代,最終通過非占優(yōu)排序形式得到滿足帕累托最優(yōu)的調(diào)度解集.通過仿真實驗與兩種多目標(biāo)調(diào)度算法進(jìn)行了性能對比.結(jié)果表明,MTSEA算法調(diào)度解的收斂性及解空間距離和分布上是更優(yōu)的.

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【部分圖文】：

圖18個任務(wù)的任務(wù)DAG

系統(tǒng)提供的移動云資源表示為集合R,資源總量為m,表示為R={R1,R2,…,Rm}.所有資源間為完全連通拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),每種資源的處理能力與執(zhí)行代價各不相同,且均有能力執(zhí)行任務(wù)集中的每個任務(wù).假設(shè)任務(wù)在移動云資源上執(zhí)行過程中不能被其他任務(wù)搶占,直到任務(wù)完成為止.如圖2為包括5個資源的結(jié)....

圖25個資源的資源結(jié)構(gòu)

圖18個任務(wù)的任務(wù)DAG令EST(Ti,Rj)表示任務(wù)Ti在資源Rj上的最早開始執(zhí)行時間,EFT(Ti,Rj)表示任務(wù)Ti在資源Rj上的最早完成時間.對于入口任務(wù),

圖3一個染色體個體

進(jìn)化方法中每個染色體表示一個任務(wù)調(diào)度方案S.在DAG表示的任務(wù)結(jié)構(gòu)中,一個任務(wù)調(diào)度方案S由任務(wù)的調(diào)度次序和任務(wù)與資源間的映射關(guān)系組成.因此,一個染色體由任務(wù)調(diào)度序列TSO和任務(wù)-資源映射序列TRM組成.以圖1的任務(wù)圖和圖2的資源為例,圖3所示為一個染色體個體(TSO,TRM).4....

圖4任務(wù)調(diào)度序列TSO的交叉

種群個體進(jìn)化包括個體交叉與變異操作.個體交叉包括染色體中任務(wù)調(diào)度序列TSO的交叉操作和任務(wù)-資源映射序列TRM的交叉操作.任務(wù)調(diào)度序列TSO的交叉操作的具體方法為:隨機(jī)選擇兩個任務(wù)調(diào)度序列作為父代1和父代2,并在兩個任務(wù)調(diào)度序列的相同位置隨機(jī)選擇一個交叉點,該交叉點將任務(wù)調(diào)度序列....

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