Deadline constrained cloud computing resources scheduling for co...

### 基于动态目标遗传算法的面向成本优化的期限约束云资源调度 #### 概述 本研究探讨了在云平台中执行工作流程时，期限约束下的云资源调度问题，旨在实现成本优化。该研究关注的核心是通过合理地调度云资源，在满足任务执行时间限制的同时，尽可能降低执行成本。 #### 背景与挑战 随着云计算技术的发展，资源调度成为确保高效、经济运行的关键。Rodriguez 和 Buyya 提出了一种成本最小化且受期限约束的工作流程调度模型。然而，他们所采用的粒子群优化（PSO）方法在面对紧迫的期限约束时表现不佳，难以找到可行解。为了解决这一问题，本研究提出了一种基于遗传算法（GA）的新方法，并引入了一种动态目标策略来应对紧迫的期限条件。 #### 动态目标遗传算法（DOGA） - **基本原理**：遗传算法是一种搜索启发式算法，模拟自然选择和遗传学中的进化过程，用于解决优化和搜索问题。它通过初始化一个包含潜在解决方案的种群，然后通过选择、交叉和变异等操作逐步改进这些解决方案。 - **适应性与动态目标策略**：为了更好地适应紧迫的期限条件，研究中提出了动态目标策略。该策略首先专注于优化执行时间目标以满足期限约束，在获得可行解后，再将注意力转移到优化执行成本上。这种策略使得算法能够在不同目标之间灵活转换，从而提高了寻找最优解的能力。 #### 实验验证 - **实验设置**：研究者基于不同规模的工作流程和不同的云资源配置进行了广泛的实验。实验结果显示，在不同的调度规模和期限条件下，DOGA 方法相较于 PSO 方法能够找到更优的解，具有更低的成本。 - **适用场景**：考虑到 DOGA 方法在商业活动中的应用潜力，研究结果表明，其不仅在理论层面具有优势，而且在实际场景中也表现出良好的适应性和有效性。 #### 关键技术点 - **云计算资源调度的重要性**：在云计算环境下，资源调度对于控制任务执行时间和成本至关重要。 - **成本最小化与期限约束**：在满足期限约束的前提下实现成本最小化是资源调度面临的主要挑战之一。 - **遗传算法的应用**：遗传算法作为一种高效的优化工具，在解决复杂调度问题方面展现出巨大潜力。 - **动态目标策略**：通过动态调整优化目标，DOGA 能够更有效地应对紧迫的期限条件，从而提高解决问题的能力。 #### 结论 该研究针对期限约束下的云资源调度问题，提出了一种结合动态目标策略的遗传算法（DOGA），旨在实现成本优化。实验结果证明，DOGA 方法不仅能够有效应对期限约束带来的挑战，还能在多种场景下找到成本更低的解决方案，具有较高的实用价值和推广前景。对于未来的研究方向，可以进一步探索如何将 DOGA 应用于更大规模的系统或更加复杂的调度问题中，以推动云计算领域资源调度技术的发展。