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移动云计算中基于延时传输的多目标工作流调度

         

摘要

云计算和移动互联网的不断融合,促进了移动云计算的产生与发展.在移动云计算环境下,用户可将工作流的任务迁移到云端执行,这样不但能够提升移动设备的计算能力,而且可以减少电池能源消耗.但是不合理的任务迁移会引起大量的数据传输,这不仅损害工作流的服务质量,而且会增加移动设备的能耗.基于此,提出了基于延时传输机制的多目标工作流调度算法MOWS-DTM.该算法基于遗传算法,结合工作流的调度过程,在编码策略中考虑了工作流任务的调度位置和执行排序.由于在用户不断移动的过程中,移动设备的无线网络信号也在不断变化,当传输一定大小的数据时,网络信号越强则需要的时间越少,从而移动设备的能耗也越少.而且工作流结构中存在许多非关键任务,延长非关键任务的执行时间并不会对工作流的完工时间造成影响.因此,在工作流调度过程中融入了延时传输机制DTM,该机制能够同时有效地优化移动设备的能耗和工作流的完工时间.仿真结果表明,相对于MOHEFT算法和RANDOM算法,MOWS-DTM算法在多目标性能上更优.

著录项

  • 来源
    《软件学报》 |2018年第11期|3306-3325|共20页
  • 作者单位

    计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学);

    江苏南京210046;

    计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学);

    江苏南京210046;

    杭州电子科技大学计算机学院;

    浙江杭州310018;

    计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学);

    江苏南京210046;

    计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学);

    江苏南京210046;

    计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学);

    江苏南京210046;

    计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学);

    江苏南京210046;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 人工智能理论;
  • 关键词

    移动云计算; 工作流调度; 多目标优化; 遗传算法; 延时传输;

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