Abstract-Cloud computing ger lovande plattformar för att utföra stora applikationer med enorma beräkningsresurser att erbjuda på begäran. I en Cloud-modell debiteras användarna baserat på deras användning av resurser och de nödvändiga kvalitetsspecifikationerna för tjänster (QoS). Även om det finns många befintliga algoritmer för schemaläggning av arbetsflöden i traditionella distribuerade eller heterogena datormiljöer, har de svårt att tillämpas direkt på molnmiljöerna eftersom Cloud skiljer sig från traditionella heterogena miljöer genom sin tjänstebaserade resurshanteringsmetod och prissättningsstrategier för pay-per-use. I detta dokument lyfter vi fram sådana svårigheter och modellerar problemet med schemaläggning av arbetsflöden som optimerar både makepan och kostnad som ett multiobjektivt optimeringsproblem (MOP) för molnmiljöerna. Vi föreslår en evolutionär multi-objektiv optimering (EMO)-baserad algoritm för att lösa detta arbetsflöde schemaläggning problem på en infrastruktur som en tjänst (IaaS) plattform. Nya system för problemspecifik kodning och initialisering av befolkningen, utvärdering av lämplighet och genetiska operatörer föreslås i denna algoritm. Omfattande experiment på verkliga arbetsflöden och slumpmässigt genererade arbetsflöden visar att de scheman som produceras av vår evolutionära algoritm ger mer stabilitet på de flesta arbetsflöden med de instansbaserade IaaS-dator- och prismodellerna. Resultaten visar också att vår algoritm i de flesta fall kan uppnå betydligt bättre lösningar än befintliga toppmoderna QoS-optimeringsalgoritmer. De utförda experimenten bygger på exempeltyperna av Amazon EC2 på begäran, men den föreslagna algoritmen är lätt att utvidga till att omfatta resurser och prissättningsmodeller för andra IaaS-tjänster.
Till exempel Zhu et al. utökad NSGA-II för att optimera både makepan och kostnad för att utföra arbetsflöde i moln REF.
Evolutionary Multi-Objective Workflow Scheduling in Cloud
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}