云環境中基于分解的多目標工作流調度算法
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云服務提供商在給用戶提供海量虛擬資源的同時，也面臨著一個現實的問題，即怎樣調度這些資源，以最小的代價（完工時間、執行費用、資源利用率等）完成工作流的執行。針對IaaS環境下的工作流調度問題，以完工時間和執行費用作為目標，提出了一種基于分解的多目標工作流調度算法。該算法結合了基于列表的啟發式算法和多目標進化算法的選擇過程，采用一種分解方法，將多目標優化問題分解為一組單目標優化子問題，然后同時求解這些單目標子問題，使得調度過程更為簡單有效。算法利用天馬項目發布的現實世界中的工作流進行實驗，結果表明，和MOHEFT算法以及NSGA-II*算法相比較，所提出的算法能得到更優的Pareto解集，同時具有更低的時間復雜度。
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