[发明专利]基于集合型离散粒子群优化的云工作流调度方法

摘要

本发明公开了一种基于集合型离散粒子群优化的云工作流调度方法，该调度方法首先将待优化的云工作流调度问题建立数学模型，然后对建立的数学模型基于集合型离散粒子群优化实现云工作流调度。该发明针对带有不同服务质量QoS需求的云工作流调度问题，采用了一类新型的集合型粒子群优化算法，通过将粒子群优化的速度、位置和相关的更新操作在离散的集合空间重定义，从而能够满足对离散空间的云工作流调度优化问题的应用需求，提高了云工作流调度的效率。

主权项

1.一种基于集合型离散粒子群优化的云工作流调度方法，其特征在于，所述的调度方法包括下列步骤：S1、将待优化的云工作流调度问题建立数学模型，过程如下：S11、将云工作流调度问题所含有的元素的全集记为E，集合E被分为一个n元组(E1,E2,…,En)，其中E＝E1∪E2∪…∪En；S12、将云工作流调度问题的一组候选解X∈PS分为一个n元组(X¹,X²,…,Xⁿ),其中X^j，j＝1,2,…,n是一个集合并且PS则是所有可行解的集合；S13、当且仅当X满足约束条件Ω，将X作为可行解；S14、将云工作流调度问题的优化目标当成要找到一个合适的解X*使得问题的目标函数f得到最优化；S2、对建立的数学模型基于集合型离散粒子群优化实现云工作流调度，过程如下：S21、初始化算法的各个参数，并建立第一代粒子群和初始速度，其中，粒子的编码方式为：X＝(X1,X2,…,Xn)其中Xⁱ∈S_i，S_i表示能用于执行第i个任务T_i的所有云计算服务的集合，由于每个任务只能匹配到一个云计算服务中执行，因此Xⁱ仅仅只含一个元素K_i，表示任务T_i被安排云计算服务上执行，n是工作流中任务的总数量；速度的编码方式为：V＝(V1,V2,…,Vn)其中，每一维度是一个带有可能性的集合Vj＝{e/p(e)|e∈Sj}，表示集合Sj中的每一个元素e都关联着一个可能性p(e)；S22、根据粒子当前的位置评估每个粒子的适应度值；S23、更新每个粒子的个体最优位置；S24、更新粒子的速度，速度更新公式如下：其中，下标i表示第i个粒子，上标j表示维度，ω是惯性权重，c是参数，r^j是位于[0,1]区间的随机数，表示第f_i(j)个粒子的历史最优位置的第j维，f_i(j)定义如下：首先产生一个处于[0,1]区间的随机数ran，如果ran比给定的参数Pc大，f_i(j)＝i，否则对两个随机选择的粒子进行锦标赛选择，适应度值更大的粒子会被选中为f_i(j)；S25、更新粒子的位置；S26、如果迭代次数超过规定的最大进化代数或此时得到的最优解达到规定的误差要求则停止，否则返回步骤S22继续执行。