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服务工作流的混合粒子群调度算法 总被引:2,自引:0,他引:2
服务工作流的时间-费用优化是一个基本且难以求解的问题.目前求解该问题的分层算法将工作流任务的截止时间限定在固定的时间窗口内,限制了算法的搜索范围,通过引入粒子随机极值扰动、位置回退、交叉繁殖等算子,将搜索范围扩大到整个解空间以大大提高获得最优解的概率;改进适合连续优化问题的有效粒子群算法,提出适合离散优化问题的混合粒子群(HPSO)算法.模拟实验结果表明HPSO将目前最好算法的性能平均提高了12.82%,对120个活动的工作流实例仅需要6.5s的时间. 相似文献
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网格资源需求的不断增长使价格成为资源进行竞争的有效手段,有向无环图DAG(Directed Acyclic Graph)表示的工作流时间费用优化问题是网格环境下一个重要问题.通常情况下,DAG应用调度属于NP-Hard问题.通过分析活动间的时序特征,给出时间耦合强度TCS (Time-dependent Coupling Strength)的定义,用于标识一个活动最大的时间耦合活动个数;将其作为优先级规则的一个重要信息和BF规则(Best Fit)结合,设计出时间耦合强度最适规则BFTCS ( Best Fit with Time-dependent Coupling Strength),用于启发式算法的改进阶段,逐步提高初始可行解的性能.模拟实验结果表明,相对现有的启发式算法,基于BFTCS规则的启发算法能获得最好的性能和较快的运行效率;最后讨论了问题参数对算法性能和效率的影响. 相似文献
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