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公开(公告)号：CN112905307A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110436876.0
申请日：2021-04-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贫富优化算法的多目标云工作流调度方法，通过将贫富优化算法应用于离散优化问题，为多目标云工作流调度提供了一条新的解决路径，引入了基于多种群的多目标优化框架，采用两个种群ΨT和ΨC，分别优化工作流的最大完工时间makespan和执行成本cost，即对ΨT和ΨC中的个体，使用贫富优化算法并侧重各自的优化目标进行更新，以同时、充分地优化两个目标，提高了算法迭代搜索的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112685138A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202110025979.8
申请日：2021-01-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了云环境下基于多种群混合智能优化的多工作流调度方法，通过利用两个种群分别优化多工作流调度方案的总执行时间和成本两个目标，同时，采用第三个种群，对两个目标的优化进行适当平衡，通过三个种群侧重于搜索不同类型的非主导解，提高了精英解的多样性，有效克服了现有智能优化方法搜索随机性大的缺点，能够在满足用户截止期限条件下的情况下，找到较优的工作流调度方案集合。
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公开(公告)号：CN116225657A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310260716.4
申请日：2023-03-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进蛇优化器的云工作流调度方法，将蛇优化算法应用于离散优化问题，实现了云环境下多工作流任务的调度，为云环境下的工作流调度问题提供了一条新的解决路径，同时在分析SO算法以及工作流调度问题特征的基础上，对SO算法不同阶段的参数进行了相应修改，以兼顾探索和开发，加快了算法的收敛，提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN112905307B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110436876.0
申请日：2021-04-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贫富优化算法的多目标云工作流调度方法，通过将贫富优化算法应用于离散优化问题，为多目标云工作流调度提供了一条新的解决路径，引入了基于多种群的多目标优化框架，采用两个种群ΨT和ΨC，分别优化工作流的最大完工时间makespan和执行成本cost，即对ΨT和ΨC中的个体，使用贫富优化算法并侧重各自的优化目标进行更新，以同时、充分地优化两个目标，提高了算法迭代搜索的效率。
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公开(公告)号：CN117234685A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311202626.6
申请日：2023-09-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于蛇优化器的能耗感知多工作流调度方法，通过在蛇优化算法中引入了基于多种群和多策略的协同进化机制，根据P1(P2)优化makespan(cost)与P3优化energy对频率大小的需求不同，对三个子种群采用不同的更新机制，通过更新机制的结合既增加了算法的探索多样性，又提高了算法对能耗的优化能力，改善了得到的帕累托前沿的均匀性，获得了更靠前的、更均衡的非支配前沿，并在确定任务资源映射关系的前提下，采用启发式频率选择方法，为每个任务选择满足其子截止期限约束的最小的可用频率，以降低任务执行能耗。
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公开(公告)号：CN112685138B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110025979.8
申请日：2021-01-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了云环境下基于多种群混合智能优化的多工作流调度方法，通过利用两个种群分别优化多工作流调度方案的总执行时间和成本两个目标，同时，采用第三个种群，对两个目标的优化进行适当平衡，通过三个种群侧重于搜索不同类型的非主导解，提高了精英解的多样性，有效克服了现有智能优化方法搜索随机性大的缺点，能够在满足用户截止期限条件下的情况下，找到较优的工作流调度方案集合。
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