【摘 要】
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针对传统算法处理云环境中任务调度时出现的寻优性能差以及寻优方案不能满足用户多样性需求的问题,在考虑任务完成时间、完成成本以及资源闲置率3个优化目标的情况下,文中通
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61872226),山西省自然科学基金计划资助项目(201701D121052)
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针对传统算法处理云环境中任务调度时出现的寻优性能差以及寻优方案不能满足用户多样性需求的问题,在考虑任务完成时间、完成成本以及资源闲置率3个优化目标的情况下,文中通过模拟启发式算法调度过程(初始化—适应度评估—任务调度—选择),建构了一种层次评估和动态选择模型(Hierarchy Evaluation and Dynamic Selection Model,HEDSM)。在初始化阶段,利用传统的表调度算法(Heterogeneous Earliest Finish Time,HEFT)对工作流任务模型进行预
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