云环境下基于多目标的多科学工作流调度算法
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作者简介:

袁友伟(1966-),男,湖北潜江人,博士,教授,CCF专业会员,主要研究领域为云计算,工作流调度;俞东进(1969-),男,博士,教授,博士生导师,CCF高级会员,主要研究领域为软件工程理论和方法,业务过程管理,行业大数据;鲍泽前(1994-),男,硕士生,主要研究领域为工作流调度,大数据分析;李万清(1979-),男,博士,副教授,主要研究领域为大数据分析.

通讯作者:

鲍泽前,E-mail:549135624@qq.com

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(61370218);浙江省重点高校建设专项资金(GK158800205032)


Multi-Scientific Workflow Scheduling Algorithm Based on Multi-Objective in Cloud Environment
Author:
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Fund Project:

National Natural Science Foundation of China (61370218); Key University Construction Project of Zhejiang Province of China (GK158800205032)

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    摘要:

    针对现有云环境下的多科学工作流调度算法中存在的未考虑安全调度问题,提出了多科学工作流安全-时间约束费用优化算法MSW-SDCOA(multi-scientific workflows security-deadline constraint cost optimizationalgorithm).首先,MSW-SDCOA基于数据依赖关系压缩科学工作流,减少任务节点数从而节省了调度开销;并通过改进HEFT(heterogeneous earliest-finish-time)算法形成调度序列,以实现全局多目标优化调度;最后,通过优化ACO(antcolony optimization)中信息素更新策略和启发式信息,进一步改善费用优化效果.仿真实验表明,MSW-SDCOA算法在费用优化效果上比MW-DBS算法提高了约14%.

    Abstract:

    To address the problem that safe scheduling is not taken into consideration in existing multi-scientific scheduling workflow algorithm in cloud environment, this paper proposes a multi-scientific workflows security-deadline constraint cost optimization algorithm (MSW-SDCOA). First, based on data flow dependency, MSW-SDCOA compresses scientific workflow and reduces the number of task nodes to save scheduling cost. Secondly, through optimizing HEFT algorithm, a scheduling sequence is formed to realize overall multi-objective optimization scheduling. Lastly, by optimizing update strategies of pheromone and heuristic information in ant colony optimization (ACO), cost optimization effect is further improved. The simulation experiment results show that the cost optimization effect of MSW-SDCOA algorithm is about 14% better than that of MW-DBS algorithm.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

袁友伟,鲍泽前,俞东进,李万清.云环境下基于多目标的多科学工作流调度算法.软件学报,2018,29(11):3326-3339

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  • 收稿日期:2017-07-19
  • 最后修改日期:2017-09-16
  • 录用日期:2017-11-14
  • 在线发布日期: 2017-12-05
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