云计算下基于启发式混合算法的工作流调度研究

针对当前云环境中资源利用率不高,节点负载不均衡的问题,提出了一种基于遗传算法的启发式混合算法用于工作流调度.该算法首先基于图的拓扑结构将任务按优先级排序,然后融合Best-Fit方法创建最优初始种群,最终结合交叉和变异操作来获得最佳解决方案.通过在CloudSim环境下的仿真分析和比较,该算法在任务完成时间、负载均衡率以及加速比方面都优于其他算法.