一种基于改进非支配遗传算法的多目标云工作流调度方法

摘要

本发明公开了一种基于改进非支配遗传算法的多目标云工作流调度方法。本发明通过引入计分机制思想，考虑当前种群和历史种群信息对个体主导信息的影响，改善了种群个体评价的准确性，提高了迭代搜索的效率；构建了种群层级结构，直观刻画了算法搜索所遍历的最优解的多样性、最优性，通过改善父代个体选择方式，并在迭代过程中，根据子代个体接近Pareto最优的程度对种群层级结构进行动态更新，提高了找到的解接近Pareto最优的可能性；同时，提出了基于最优层级个体监测的搜索方向自适应调整策略，通过设置局部最优和发散检测参数，能够在搜索陷入局部最优或者趋于发散时，及时调整相关参数，改变寻优方向使其跳出局部最优或者回归收敛。