检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]淮南师范学院计算机与信息工程系,安徽淮南232038
出 处:《安徽理工大学学报(自然科学版)》2012年第3期29-32,共4页Journal of Anhui University of Science and Technology:Natural Science
基 金:安徽省高等学校青年教师科研资助计划自然科学基金资助项目(2008jql133);淮南师范学院自然科学研究基金资助项目(2012LK07)
摘 要:网格环境的特点是开放性和动态性,网格资源、用户和管理策略都可能随着时间动态地发生变化,因此,需要重点解决网格工作流调度系统中的多目标优化问题。将多目标粒子群优化算法应用于求解网格工作流调度中的多目标优化问题,并尝试对MOPSO算法进行改进,以更好地适应网格工作流调度系统。实验表明,该算法是可行的且具有良好的可扩展性。The grid environment is characterized by openness and being dynamic.Grid resources,users and management strategies may be dynamically changed with time,therefore it's important to solve multi-objective optimization problem in grid workflow scheduling system.In the paper Multi-Objective Particle Swarm Optimization algorithm was applied to multi-objective optimization problem of grid workflow scheduling,and the MOPSO algorithm was improved to better adapt to grid workflow scheduling system.Experimental results showed that the algorithm is feasible and has good extensibility.
关 键 词:网格工作流 任务调度 多目标粒子群优化算法 多目标优化
分 类 号:P283[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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