基于两阶段动态目标的云工作流调度

为了解决云环境中截止时间约束下工作流调度代价优化问题,提出一种基于两阶段动态目标的工作流调度算法TDO-PSO。算法以粒子群进化为基础,定义了工作流任务与资源间的编码机制,设计了满足工作流目标优化的适应度函数。同时,为了适应紧密截止时间约束时可行解搜索困难的问题,设计了两阶段动态目标的搜索模式。在第一阶段,当无法得到可行解时,将满足截止时间约束的最小化执行时间设置为优化目标;在第二阶段,如果获得了可行解,则设置满足截止时间约束的最小化执行代价为优化目标。实验结果表明,TDO-PSO算法不仅可以得到更小的执行代价,且更能够适应紧密截止时间约束。