改进FPA下的多目标云计算工作流调度关键技术研究
发布时间：2023-10-26 14:49
执行时间、调度费用、资源利用率和能源消耗是衡量工作流调度优劣的关键评估标准,然而相对于传统分布式系统例如网格计算,云计算由于其复杂多变的特性,导致这些评估标准所受到的影响因素增加,若不能较好的优化平衡这些评估标准,不仅影响了用户的使用和体验感受,增大了成本,而且同时也降低了服务提供商的市场竞争力。因此,如何在云计算环境下优化执行时间、调度费用、资源利用率和能源消耗对工作流调度而言是十分重要的。国内外研究学者对在限制期下减少工作流调度费用和在相应预算下减少工作流调度时间等问题上进行了较多研究,但在多目标的工作流调度优化问题方面仍存有研究空间。针对存在的研究不足之处,本文的主要研究内容如下:针对以往云计算环境下存在工作流调度方法优化目标的单一化等问题,本文构建了云计算环境下工作流调度的多目标优化数学模型,调度目标为降低调度费用和能源消耗,同时提高资源利用率。在花朵授粉算法的基础上,将其从数值优化算法改进成组合优化算法,从而适用于工作流调度优化问题;由于元启发式算法普遍存在容易陷入局部最优等问题,提出了云计算下的差分授粉多目标工作流调度算法(DMFPA),通过改进花朵授粉算法的授粉操作并结合...
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景、目的及意义
1.1.1 研究的背景
1.1.2 研究的目的
1.1.3 研究的意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 工作流调度方法的研究现状
1.2.2 花朵授粉算法的研究现状
1.2.3 多目标优化方法的研究现状
1.3 主要研究内容及结构
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 论文的结构
第2章 云环境下工作流调度理论研究
2.1 云计算环境的结构和特点分析
2.1.1 云计算环境的结构分析
2.1.2 云计算资源管理结构分析
2.1.3 云计算环境的特点分析
2.2 花朵授粉算法介绍
2.2.1 花朵授粉算法的基本原理
2.2.2 全局授粉和局部授粉介绍
2.2.3 花朵授粉算法的流程
2.3 差分进化算法介绍
2.3.1 差分进化算法的基本原理
2.3.2 差分进化算法的关键步骤
2.4 本章小结
第3章 确定云环境下的多目标工作流调度
3.1 工作流模型定义
3.1.1 工作流应用模型
3.1.2 云计算资源模型
3.1.3 工作流调度模型
3.2 优化目标
3.2.1 工作流的执行时间
3.2.2 工作流的调度费用
3.2.3 工作流的能源消耗
3.2.4 工作流的资源利用率
3.3 工作流任务的预处理过程
3.3.1 任务优先级分层操作
3.3.2 编码与解码操作
3.4 花朵授粉算法的改进
3.4.1 全局授粉操作的改进
3.4.2 局部授粉操作的改进
3.5 差分授粉工作流调度算法
3.6 实验结果分析
3.6.1 算法执行时间分析对比
3.6.2 算法调度费用分析对比
3.6.3 算法能源消耗分析对比
3.6.4 算法资源利用率及复杂度分析
3.7 本章小结
第4章 不确定云环境下的多目标工作流调度
4.1 不确定云环境模型
4.1.1 基于Z数的不确定性建模
4.1.2 正则化排序
4.2 混合授粉工作流调度算法
4.2.1 基于当前最优策略的虚拟机分配规则
4.2.2 自适应状态转移概率
4.2.3 双向学习局部授粉策略
4.2.4 贪婪全局授粉策略
4.2.5 算法流程
4.2.6 时间复杂度分析
4.3 实验结果分析
4.3.1 算法参数的选取
4.3.2 确定与不确定环境对比
4.3.3 优化策略有效性验证
4.3.4 算法性能对比
4.4 本章小结
第5章 云计算工作流调度仿真平台
5.1 实验环境介绍
5.1.1 Workflow Sim仿真平台
5.1.2 工作流调度实验数据
5.1.3 改进FPA算法相关参数设置
5.1.4 基于Workflow Sim的仿真平台设计
5.2 应用案例
5.2.1 程序主界面
5.2.2 选择执行数据文件
5.2.3 算法执行
5.3 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间所发表的学术论文
致谢
本文编号：3856669
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景、目的及意义
1.1.1 研究的背景
1.1.2 研究的目的
1.1.3 研究的意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 工作流调度方法的研究现状
1.2.2 花朵授粉算法的研究现状
1.2.3 多目标优化方法的研究现状
1.3 主要研究内容及结构
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 论文的结构
第2章 云环境下工作流调度理论研究
2.1 云计算环境的结构和特点分析
2.1.1 云计算环境的结构分析
2.1.2 云计算资源管理结构分析
2.1.3 云计算环境的特点分析
2.2 花朵授粉算法介绍
2.2.1 花朵授粉算法的基本原理
2.2.2 全局授粉和局部授粉介绍
2.2.3 花朵授粉算法的流程
2.3 差分进化算法介绍
2.3.1 差分进化算法的基本原理
2.3.2 差分进化算法的关键步骤
2.4 本章小结
第3章 确定云环境下的多目标工作流调度
3.1 工作流模型定义
3.1.1 工作流应用模型
3.1.2 云计算资源模型
3.1.3 工作流调度模型
3.2 优化目标
3.2.1 工作流的执行时间
3.2.2 工作流的调度费用
3.2.3 工作流的能源消耗
3.2.4 工作流的资源利用率
3.3 工作流任务的预处理过程
3.3.1 任务优先级分层操作
3.3.2 编码与解码操作
3.4 花朵授粉算法的改进
3.4.1 全局授粉操作的改进
3.4.2 局部授粉操作的改进
3.5 差分授粉工作流调度算法
3.6 实验结果分析
3.6.1 算法执行时间分析对比
3.6.2 算法调度费用分析对比
3.6.3 算法能源消耗分析对比
3.6.4 算法资源利用率及复杂度分析
3.7 本章小结
第4章 不确定云环境下的多目标工作流调度
4.1 不确定云环境模型
4.1.1 基于Z数的不确定性建模
4.1.2 正则化排序
4.2 混合授粉工作流调度算法
4.2.1 基于当前最优策略的虚拟机分配规则
4.2.2 自适应状态转移概率
4.2.3 双向学习局部授粉策略
4.2.4 贪婪全局授粉策略
4.2.5 算法流程
4.2.6 时间复杂度分析
4.3 实验结果分析
4.3.1 算法参数的选取
4.3.2 确定与不确定环境对比
4.3.3 优化策略有效性验证
4.3.4 算法性能对比
4.4 本章小结
第5章 云计算工作流调度仿真平台
5.1 实验环境介绍
5.1.1 Workflow Sim仿真平台
5.1.2 工作流调度实验数据
5.1.3 改进FPA算法相关参数设置
5.1.4 基于Workflow Sim的仿真平台设计
5.2 应用案例
5.2.1 程序主界面
5.2.2 选择执行数据文件
5.2.3 算法执行
5.3 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间所发表的学术论文
致谢
本文编号：3856669
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