【摘 要】
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近年来,云计算技术的发展十分迅猛,按需支付的商业模式和个性化的计算需求使得工作流调度中的现有的计算资源规划面临巨大的挑战。因此,研究人员致力于引入元启发式调度算法去缓解资源利用率差的现象,大多数研究人员主要关注任务的负载均衡,以达到产生更加高效的计算资源利用的目标。然而,这种仅关注一种目标的情况将增加具有较大规模的任务的执行时间,从而导致其调度效率低下。目前市面上的大多数调度算法也是仅关注一种目标
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近年来,云计算技术的发展十分迅猛,按需支付的商业模式和个性化的计算需求使得工作流调度中的现有的计算资源规划面临巨大的挑战。因此,研究人员致力于引入元启发式调度算法去缓解资源利用率差的现象,大多数研究人员主要关注任务的负载均衡,以达到产生更加高效的计算资源利用的目标。然而,这种仅关注一种目标的情况将增加具有较大规模的任务的执行时间,从而导致其调度效率低下。目前市面上的大多数调度算法也是仅关注一种目标进行调度,忽略了综合的考虑。除此之外,粒子群优化（PSO）算法作为工作流调度中使用的一种流行算法,由于其存在过早收敛和种群多样性低等问题而容易陷入局部最优解,从而很难得到最终的优化部署方案。为了解决上述现象存在的系列问题,本文构建了云计算中一种基于改进粒子群优化算法的新型多目标工作流调度方法。本文的主要贡献如下:（1）本文提出了一种包含加权的多目标评估模型,即在传统模型的基础上额外考虑了处理器频率特性、处理器性能差异和“能者多劳”的模式概念并构建了一个包含工作流任务执行开销方程、工作流任务执行时间方程和均衡集群负载方程为一体的综合评估方程（包含加权特征的多目标评估模型）;（2）本文提出了一种基于模拟退火的新型粒子群优化算法（IPSO-SA）:它利用多目标粒子群代替单目标粒子群扩大了粒子搜索最优任务部署方案的范围,提高了种群的多样性并且降低了过早收敛的概率。除此之外,粒子群中的每个粒子都使用了改进的Metropolis准则更新粒子位置,可以有效的在迭代前期提高粒子的搜索范围并在迭代后期加速收敛粒子的搜索范围;（3）本文将所提出的算法与现有相关粒子群的改进算法（混合GA-PSO算法和IMPSO算法）进行了对比和分析。最终的实验数据表明,通过使用本文所构建的包含加权特征的多目标评估模型,IPSO-SA的综合性能比混合GA-PSO算法和IMPSO算法分别提高了10.1%和6.2%。
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