云环境下基于Pareto Front的模糊工作流调度方法

发布时间：2025-06-26 02:43

　　本文研究了云环境下基于Pareto Front的模糊工作流调度多目标优化问题,该问题的工作流具有规模大、计算密集、模糊性、依赖性等特点,并在具有多种价格结构的弹性云资源上执行。本文基于三角模糊数建立模糊问题模型,以最小化虚拟机租赁成本和最大化用户满意度为优化目标,提出了一种自适应迭代启发式的工作流调度方法,该方法包括三个不同调度阶段。首先,针对调度过程中任务的优先级安排阶段,根据任务的最早开始时间进行优先级排序,本文提出了最早可能开始时间计算方法PEST（Possible Earliest Start Time）和任务的最早可行开始时间FEST（Feasible Earliest Start Time）。其次,为了进一步提高调度能力,本文使用多种启发式优化算法进行优化,例如变邻域启发式算法（Variable Neighborhood Descent,VND）和模拟退火启发式算法（Simulated Annealing,SA）。然后为了更切合实际,本文提出使用松弛任务截止时间RTD（Relaxed Task Deadline）和紧凑任务截止时间TTD（Tight Task Deadline...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3.1应用部署流程

南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第三章问题描述17接口查看服务列表，选择并使用服务。终端用户在使用应用开发者提供的服务时会通过网络发送应用请求，应用请求被发送至云端的CWMS上进行处理。CWMS在接受到终端用户使用服务所产生的的应用请求后，会根据其使用的工作流调度方法将任务....

本文编号：4053025