【摘 要】
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作为大型科学计算的重要范式,科学工作流通常被部署在高性能计算中心或云平台执行.如何有效执行科学工作流并能满足用户的QOS需求一直是科学计算领域的研究热点.传统的科学工
【基金项目】
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河南省自然科学基金(No.14A520042);河南大学科学基金会(No.2012YBZR040)
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作为大型科学计算的重要范式,科学工作流通常被部署在高性能计算中心或云平台执行.如何有效执行科学工作流并能满足用户的QOS需求一直是科学计算领域的研究热点.传统的科学工作流调度算法通常以时间或费用为调度目标,而忽略了分布式计算环境中任务执行的安全性问题,即无法保证任务的执行处于一种安全状态或者任务到资源的映射可靠.针对这一问题,考虑任务与资源间的信任关系以及资源的损失效率,提出一种新的信任度量化任务在资源上执行的安全性.在此基础上,鉴于化学反应优化算法的有效性,对化学反应优化算法进行了改进并应用于以执行时间、安全性为目标的多目标工作流调度问题中,提出了一种多目标工作流调度算法MOCRO.基于工作流仿真模拟器Workflowsim的实验结果表明,相对于MOGA、MOPSO算法,MOCRO算法在求解方面具有较好的性能.
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