云環境下基于多目標的多科學工作流調度算法
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針對現有云環境下的多科學工作流調度算法中存在的未考慮安全調度問題，提出多科學工作流安全一時間約束費用優化算法MSW-SDCOA（Multi-Scientific Workflows Security-Deadline constraint Cost Optimization Algorithm）．首先MSW-SDCOA基于數據依賴關系壓縮科學工作流，減少任務節點數從而節省了調度開銷；并通過改進HEFT（Heterogeneous Earliest-Finish-Time）算法形成調度序列，以實現全局多目標優化調度；最后，通過優化ACO（Ant Colony Optimization）中信息素更新策略和啟發式信息，進一步改善費用優化效果．仿真實驗表明。MSW-SDCOA算法在費用優化效果上比MW-DBS算法提高了約14%．
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