[发明专利]一种云环境下基于遗传算法的多工作流调度方法

摘要

本发明公开了一种云环境下基于遗传算法的多工作流调度方法，其包括以下步骤：保留先前工作流调度状态并将遗传算法和新工作流进行初始化，计算新工作流每个个体的适应度并选出两个父代个体，根据遗传算法对父代个体进行交叉操作和单点变异得到子代个体并计算其适应度，比较子代个体和与其对应的父代个体的适应度，选择较小的两个个体加入子代种群；若子代种群大小等于父代种群的大小则合并子代种群和父代种群，并从合并种群中选出符合遗传算法的个体数量组成新的父代种群，否则跳转到重新选择父代个体步骤；最后根据迭代次数输出最优调度。本发明不仅避免了破坏以前工作流调度会产生的额外通信开销，还提高了虚拟机的计算资源利用率。

主权项

一种云环境下基于遗传算法的多工作流调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、判断是否有新的工作流到达，若有则保留先前工作流调度状态并进入步骤S2；否则继续处理先前的工作流；S2、根据虚拟机上的空闲时间槽为新工作流提供资源；初始化遗传算法的交叉概率、变异概率、最大迭代次数和种群大小；初始化新工作流的种群并作为父代种群；S3、获取父代种群的完成时间和父代种群所有子任务的通信开销，计算父代种群中每个个体的适应度；S4、根据轮盘赌技术从父代种群中选出两个父代个体；S5、根据交叉概率对选出的两个父代个体进行交叉操作，得到两个子代个体；S6、根据变异概率对得到的两个子代个体实施单点变异，得到两个新的子代个体并计算其适应度；S7、比较得到的新子代个体的适应度和与其对应的父代个体的适应度，选择适应度较小的两个个体加入子代种群；S8、判断子代种群个体大小是否等于遗传算法的种群大小，若相等则进入步骤S9，否则返回步骤S4；S9、合并子代种群和父代种群，并从合并种群中选出与遗传算法的种群大小数量相等的个体组成新的父代种群；S10、判断遗传算法是否满足最大迭代次数，若满足，则停止算法并输出步骤S9中新父代种群里适应度最小的个体作为最优调度；否则将步骤S3中的父代种群替换为步骤S9中的新父代种群进行迭代。