一种云环境下科学工作流执行计划的优化方法OA北大核心CSCDCSTPCD
An approach to optimizing the execution plan of scientific workflows in cloud environment
为降低云环境下科学工作流的执行代价,提出了一种执行计划的优化方法.引入猴群算法,依靠对当前执行计划的层内和层间优化,在保证工作流全局截止时间约束的前提下,通过同层任务的逻辑聚合和任务的层间调整,尽可能减少各层任务数的差异,以避免资源的闲置浪费,缩短任务的等待时间.实验表明,该方法与类似研究相比,可降低资源消耗量,减小总的延迟时间.
郭宏乐;陈旺虎;马生俊;李新田;乔保民
西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃兰州730070西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃兰州730070西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃兰州730070西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃兰州730070西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃兰州730070
信息技术与安全科学
科学工作流执行优化任务分层猴群算法云环境
《计算机工程与科学》 2019 (3)
云环境中支持混合并行模式的科学工作流的执行优化
433-439,7
国家自然科学基金(61462076)
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