云计算工作流调度问题在当前的云计算领域是一个重要的研究课题。由于云计算具有虚拟化、动态扩展、按需分配资源等特点，因此在调度工作流任务时不仅要考虑任务的执行效率和成本，还需要满足用户的服务质量需求。本文提出的是一种基于安全性约束和协同禁忌优化算法的云计算工作流调度方法。
云计算工作流调度的基本概念需要明确。云计算工作流指的是通过云计算环境中的资源，在用户定义的业务流程基础上完成的一系列计算任务。这些任务可能包含复杂的任务依赖关系，需要在限定的条件下（如截止时间、成本等）进行高效执行。工作流调度则是对这些任务进行合理规划和分配，以满足预定目标的过程。
针对云计算工作流调度，本文首先定义了工作流调度的有向无环图（DAG），这是为了表示工作流任务之间的依赖关系。在此基础上，对安全性约束进行了形式化描述，这是因为安全性能直接影响到云计算系统的稳定性和可靠性。接着，建立了云计算工作流调度的数学模型，该模型考虑了包括安全性在内的多种约束条件，以此为基础进行问题的求解。
在算法设计方面，本文采用了一种基于协同禁忌优化算法的方法。禁忌算法是一种用来解决组合优化问题的算法，它通过避免陷入局部最优解，并通过“禁忌表”记录已经探索过的解，从而继续搜索更优的解。而协同禁忌算法则是在禁忌算法基础上，通过多种协同机制（如多个搜索方向、解的共享等）增强算法的全局搜索能力。
文章中对协同禁忌算法进行了改进，包括设计了解的编码方式、适应度函数、变邻域结构和双禁忌表等。解的编码方式指定了如何表示一个调度方案；适应度函数用来评估解的优劣；变邻域结构则是动态调整搜索的邻域大小或形状，以增加搜索的灵活性；双禁忌表是为了更有效地管理解空间中已搜索的区域，进一步优化搜索过程。
在实验部分，作者在名为Cloud-Sim的仿真环境中进行了实验验证。CloudSim是一个专门为云计算模拟而设计的平台，可以用来模拟虚拟机的创建、调度及网络特性等。实验结果显示，本文提出的方法不仅具有较快的收敛速度，而且能够找到比其他方法更优的调度方案。这种改进的协同禁忌算法能够满足工作流调度中的安全性约束要求，表现出良好的调度性能和实用性。
关键词中提到的“工作流调度”、“虚拟机”、“安全性约束”、“云计算”都是云计算工作流调度研究的核心概念。其中，虚拟机是云计算中的一个核心概念，它可以实现资源的虚拟化，并为用户按需提供计算、存储和网络资源。安全性约束是云计算工作流调度中一个重要的因素，它要求在调度过程中必须保证数据的安全性、隐私保护及访问控制等。
总结起来，本文提出了一种新的云计算工作流调度算法，该算法兼顾了传统调度研究中的节能和可靠性目标，并重点考虑了安全性约束，通过引入协同禁忌优化算法并进行改进，能够高效地实现云计算工作流的调度。这对于提高云计算服务提供商的服务质量，优化用户体验，提升系统整体安全性具有重要的意义。同时，该研究成果对于云计算理论研究及实际应用都有很好的指导作用，尤其是在面对大规模、复杂的云计算工作流任务时，能够提供有效的调度策略。
