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改进哈里斯鹰算法求解云计算工作流任务调度
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作者 任小强 聂清彬 +1 位作者 蒋玉香 何青 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第11期3360-3367,共8页
为解决哈里斯鹰优化算法在处理异构云计算系统中的工作流任务调度时,寻优精度低,迭代速度慢和易陷入局部最优等缺点,提出一种改进哈里斯鹰优化算法(improved Harris hawks optimization,IHHO)。以任务完成时间、完成成本及虚拟机负载均... 为解决哈里斯鹰优化算法在处理异构云计算系统中的工作流任务调度时,寻优精度低,迭代速度慢和易陷入局部最优等缺点,提出一种改进哈里斯鹰优化算法(improved Harris hawks optimization,IHHO)。以任务完成时间、完成成本及虚拟机负载均衡度构建多目标函数;通过引入动态反向学习、精英等级、非线性逃逸能量更新策略和黄金正弦算法改进哈里斯鹰优化算法;在CloudSim上,使用IHHO、HHO、IPSO和OAWOA算法进行性能测试对比。仿真结果表明,IHHO在求解大规模任务调度时,具有一定的有效性和优越性。 展开更多
关键词 云计算 哈里斯鹰优化算法 工作流任务调度 任务高度 有向无环图 黄金正弦算法 负载均衡度
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云计算环境下对资源聚类的工作流任务调度算法 被引量:9
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作者 郭凤羽 禹龙 +2 位作者 田生伟 于炯 孙华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第8期2154-2157,共4页
针对云计算环境中资源具有规模庞大、异构性、多样性等特点,提出了一种对资源进行模糊聚类的工作流任务调度算法。经过对网络资源属性进行量化、规范化,以预先构建的任务模型和资源模型为基础,结合模糊数学理论划分资源,使得在任务调度... 针对云计算环境中资源具有规模庞大、异构性、多样性等特点,提出了一种对资源进行模糊聚类的工作流任务调度算法。经过对网络资源属性进行量化、规范化,以预先构建的任务模型和资源模型为基础,结合模糊数学理论划分资源,使得在任务调度时能够较准确地优先选择综合性能较好的资源类簇,缩短了任务资源相匹配的时间,提高了调度性能。通过仿真实验将此算法与HEFT、DLS进行比较,实验结果表明,当任务在[0,100]范围增加时,该算法平均SLR比HEFT小3.4%,比DLS小9.9%,其平均Speedup比HEFT大5.9%,比DLS大10.2%;当资源在[0,100]范围增加时,该算法平均SLR比HEFT小3.6%,比DLS小9.7%,其平均Speedup比HEFT大4.5%,比DLS大10.8%。所提算法实现了对资源的合理划分,且在执行跨度方面具有优越性。 展开更多
关键词 云计算 工作流任务调度 资源属性 模糊聚类 资源划分
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基于离散粒子群算法的工作流任务调度研究 被引量:2
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作者 刘环宇 侯秀萍 《计算机技术与发展》 2010年第5期88-91,共4页
工作流系统可以实现企业的业务过程的自动化,好的调度算法可以提高整个工作流系统的执行效率。对工作流任务调度的研究具有重要的意义。离散粒子群优化算法是一种收敛速度快、调整参数少、易实现及理解的优化算法。结合工作流特点,通过... 工作流系统可以实现企业的业务过程的自动化,好的调度算法可以提高整个工作流系统的执行效率。对工作流任务调度的研究具有重要的意义。离散粒子群优化算法是一种收敛速度快、调整参数少、易实现及理解的优化算法。结合工作流特点,通过置换因子的概念,将离散粒子群算法与工作流任务调度相结合,给出了基于离散粒子群算法的工作流任务调度的定义。并结合保险理赔处理进行实验,得到了良好的效果,验证了应用的有效性和可行性。 展开更多
关键词 工作流任务调度 置换因子 离散粒子群优化算法
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网格工作流任务调度策略和算法研究综述
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作者 邓宾 《科技信息》 2011年第19期81-82,共2页
在当前如火如荼的分布式计算和工作流技术研究背景下,网格环境下工作流任务协同工作机制的研究具有重要的理论与应用价值,本文根据网格环境下协同工作中任务调度的基本功能需求,并结合基于WEB SERVICE的Globus平台对其中的关键技术进行... 在当前如火如荼的分布式计算和工作流技术研究背景下,网格环境下工作流任务协同工作机制的研究具有重要的理论与应用价值,本文根据网格环境下协同工作中任务调度的基本功能需求,并结合基于WEB SERVICE的Globus平台对其中的关键技术进行分析,给出了调度系统的基本原型设计,并把任务调度的典型算法做了综述性的分析,为后续研究打好基础。 展开更多
关键词 工作流 网格计算 调度算法 工作流任务调度引擎
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Time optimization for workflow scheduling based on the combination of task attributes
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作者 Lu Ruiqi Zhu Chenyan +2 位作者 Cai Hailin Zhou Jiawei Jiang Junqiang 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2020年第4期399-406,共8页
In order to reduce the scheduling makespan of a workflow,three list scheduling algorithms,namely,level and out-degree earliest-finish-time(LOEFT),level heterogeneous selection value(LHSV),and heterogeneous priority ea... In order to reduce the scheduling makespan of a workflow,three list scheduling algorithms,namely,level and out-degree earliest-finish-time(LOEFT),level heterogeneous selection value(LHSV),and heterogeneous priority earliest-finish-time(HPEFT)are proposed.The main idea hidden behind these algorithms is to adopt task depth,combined with task out-degree for the accurate analysis of task prioritization and precise processor allocation to achieve time optimization.Each algorithm is divided into three stages:task levelization,task prioritization,and processor allocation.In task levelization,the workflow is divided into several independent task sets on the basis of task depth.In task prioritization,the heterogeneous priority ranking value(HPRV)of the task is calculated using task out-degree,and a non-increasing ranking queue is generated on the basis of HPRV.In processor allocation,the sorted tasks are assigned one by one to the processor to minimize makespan and complete the task-processor mapping.Simulation experiments through practical applications and stochastic workflows confirm that the three algorithms can effectively shorten the workflow makespan,and the LOEFT algorithm performs the best,and it can be concluded that task depth combined with out-degree is an effective means of reducing completion time. 展开更多
关键词 directed acyclic graph workflow scheduling task depth task out-degree list heuristic
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