本文關(guān)鍵詞：基于混合GA算法的工作流作業(yè)調(diào)度隊列優(yōu)化

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【摘要】：工作流作業(yè)的調(diào)度效率是評價工作流管理系統(tǒng)整體表現(xiàn)的重要指標。眾所周知,工作流作業(yè)的調(diào)度問題是一個NP-hard問題,而異構(gòu)的計算環(huán)境使得問題更加棘手。分層基因算法LGA將啟發(fā)式算法與GA算法相結(jié)合,利用GA算法來優(yōu)化經(jīng)過正向分層之后的工作流作業(yè)調(diào)度隊列,顯著地減少了工作流作業(yè)的執(zhí)行時間。該算法根據(jù)作業(yè)的分層優(yōu)先級來產(chǎn)生作業(yè)隊列,把隊列中的同層作業(yè)從整體上看作是一位基因來處理,有效地對算法的進化方向進行規(guī)劃,并通過對雜交和變異流程的改進,增強算法的搜索深度和廣度。實驗表明,相比于其他混合GA算法,經(jīng)LGA算法優(yōu)化之后的工作流作業(yè)調(diào)度隊列,所需的執(zhí)行時間更少。
【作者單位】： 西南大學信息中心;西南大學電子信息工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 作業(yè)調(diào)度 完成時間 正向分層 遺傳算法
【基金】：國家自然科學基金(No.61503310) 重慶市科委前沿與基礎(chǔ)研究項目(No.ctsc2014cyj A40053) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費項目(No.XDJK2013C143)
【分類號】：TP301.6
【正文快照】： 1引言天文學、生物信息學、氣象學、環(huán)境科學等領(lǐng)域的實驗和仿真過程中會涉及到大量的科學計算。完成這類計算密集型應用是一項巨大的挑戰(zhàn)。隨著數(shù)據(jù)復雜度的不斷增加,應用場景和應用平臺的差異性使得問題更加棘手。于是,科學家們采用工作流管理系統(tǒng),通過分布式的方法來簡化對

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