專利名稱：基于遺傳算法的動(dòng)態(tài)云工作流調(diào)度方法
技術(shù)領(lǐng)域：
:本發(fā)明涉及云計(jì)算以及智能算法兩大領(lǐng)域，主要涉及一種基于遺傳算法的動(dòng)態(tài)云工作流調(diào)度方法。
背景技術(shù)：
:云計(jì)算是近年來(lái)快速興起的一類新型的計(jì)算模式，已成為了我國(guó)十二五期間的重要發(fā)展方向。云計(jì)算通過(guò)對(duì)大量計(jì)算資源的虛擬聚合和共享，實(shí)現(xiàn)按需向用戶提供各種各樣的計(jì)算服務(wù)，因此能夠滿足日益增長(zhǎng)的大數(shù)據(jù)處理需求。為了進(jìn)一步提高云計(jì)算系統(tǒng)對(duì)大數(shù)據(jù)的管理和處理能力，如何合理、高效地調(diào)度云計(jì)算的資源從而實(shí)現(xiàn)向用戶彈性地提供計(jì)算服務(wù)是提高云計(jì)算系統(tǒng)性能的關(guān)鍵。在云計(jì)算環(huán)境中，由于云計(jì)算資源的數(shù)量龐大、云系統(tǒng)所承擔(dān)的計(jì)算服務(wù)量也相當(dāng)巨大，云網(wǎng)絡(luò)的使用狀態(tài)也時(shí)刻變化，因此動(dòng)態(tài)時(shí)變性是云計(jì)算系統(tǒng)運(yùn)作過(guò)程中所具有的重要特征。在應(yīng)用云計(jì)算處理大數(shù)據(jù)計(jì)算任務(wù)時(shí)，一類常用的任務(wù)組織方式是工作流。工作流定義為一個(gè)完成復(fù)雜目標(biāo)的特定的任務(wù)序列。通常地，工作流可以通過(guò)有向無(wú)環(huán)圖(DAG)的形式給出，圖的節(jié)點(diǎn)表示單個(gè)任務(wù)，而節(jié)點(diǎn)之間的有向邊表示任務(wù)之間的優(yōu)先約束關(guān)系。然而，在現(xiàn)有的工作流調(diào)度模型中，一個(gè)工作流的控制流拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是固定不變的，即是由單一的DAG給出。在實(shí)際應(yīng)用中，云工作流的控制流結(jié)構(gòu)可能還具有IF-THEN等選擇分支，其控制流拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)也具有動(dòng)態(tài)時(shí)變的特性，如何能夠在云工作流調(diào)度過(guò)程中考慮云環(huán)境和云工作流控制拓?fù)涞膭?dòng)態(tài)時(shí)變特性，從而進(jìn)一步提高云工作流調(diào)度系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)、時(shí)變環(huán)境中的可用性，對(duì)云工作流調(diào)度方法提出了新的挑戰(zhàn)。隨著優(yōu)化技術(shù)的發(fā)展，如遺傳算法等 新型的元啟發(fā)式智能計(jì)算方法為復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題的求解提供了新的有效手段。遺傳算法是模擬自然界生物的進(jìn)化現(xiàn)象而提出的一種隨機(jī)式優(yōu)化方法，它自20世紀(jì)60年代提出以來(lái)引起了廣泛的關(guān)注，并且已經(jīng)被成功地應(yīng)用于眾多科學(xué)與工程領(lǐng)域的應(yīng)用中。利用遺傳算法所提高的全局優(yōu)化能力，本發(fā)明提出了一種基于歷史運(yùn)行信息統(tǒng)計(jì)分析循環(huán)執(zhí)行的云工作流的控制流拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及其發(fā)生概率，基于遺傳算法優(yōu)化動(dòng)態(tài)時(shí)變環(huán)境中云工作流的平均期望性能的方法，從而有效地提高了動(dòng)態(tài)時(shí)變環(huán)境下云工作流調(diào)度的效率
發(fā)明內(nèi)容
:本發(fā)明提出了基于遺傳算法的動(dòng)態(tài)云工作流調(diào)度方法。該方法采用了一種基于歷史統(tǒng)計(jì)信息的云工作流控制流拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)描述模型。該模型的主要特征是:(I)采用一個(gè)有向無(wú)環(huán)圖G = (V，A)對(duì)云工作流進(jìn)行建模，節(jié)點(diǎn)的集合V = IT1,T2,…，TJ對(duì)應(yīng)工作流中的任務(wù)，有向邊的集合A表示任務(wù)之間的優(yōu)先次序關(guān)系。(2)根據(jù)該工作流在執(zhí)行過(guò)程中可能出現(xiàn)的各種控制流，可以將該圖G分解為一系列的子圖{Φ1; Φ2，...，Φ:^}，其中Γ表示所有拓?fù)涞目倲?shù)，其中每一個(gè)子圖也是一個(gè)有向無(wú)環(huán)圖，對(duì)應(yīng)該動(dòng)態(tài)工作流可能出現(xiàn)的一種控制流拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。
(3)每種控制流拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Φ ^都對(duì)應(yīng)著一個(gè)概率Pp表示動(dòng)態(tài)工作流采取該種控制流拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)執(zhí)行的概率，這個(gè)概率是根據(jù)工作流在此前的500次歷史執(zhí)行記錄信息中采取
該控制流拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的比例而統(tǒng)計(jì)得出的，
權(quán)利要求
1.一種基于遺傳算法的動(dòng)態(tài)云工作流調(diào)度方法，其特征在于，該方法采用了一種基于歷史統(tǒng)計(jì)信息的云工作流控制流拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)描述模型，該模型的主要特征是: (1)采用一個(gè)有向無(wú)環(huán)圖G=(V，A)對(duì)云工作流進(jìn)行建模，節(jié)點(diǎn)的集合V= IT1,T2，…，TJ對(duì)應(yīng)工作流中的任務(wù)，有向邊的集合A表示任務(wù)之間的優(yōu)先次序關(guān)系； (2)根據(jù)該工作流在執(zhí)行過(guò)程中可能出現(xiàn)的各種控制流，可以將該圖G分解為一系列的子圖{Φ1; Φ2，...，Φ:4，其中Γ表示所有拓?fù)涞目倲?shù)，其中每一個(gè)子圖也是一個(gè)有向無(wú)環(huán)圖，對(duì)應(yīng)該動(dòng)態(tài)工作流可能出現(xiàn)的一種控制流拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)； (3)每種控制流拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Φ^都對(duì)應(yīng)著一個(gè)概率Pp表示動(dòng)態(tài)工作流采取該種控制流拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)執(zhí)行的概率，這個(gè)概率是根據(jù)工作流在此前的500次歷史執(zhí)行記錄信息中采取該控制流拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的比例而統(tǒng)計(jì)得出的，有 /7, = 1;>=] (4)在模型中，工作流調(diào)度解是可行的，當(dāng)且僅當(dāng)調(diào)度解對(duì)所有工作流可能出現(xiàn)的控制流拓?fù)浣Y(jié)構(gòu){Φρ Φ2，...，Φ:^}，其執(zhí)行時(shí)間都能夠滿足用戶自定義的執(zhí)行時(shí)間限制Deadline ； (5)該模型的優(yōu)化目標(biāo)是找到一組云工作流調(diào)度方式K，使得云工作流在動(dòng)態(tài)環(huán)境下執(zhí)行的費(fèi)用耗費(fèi)的期望值 I 最小化，其中Κ.(:(φρ是指調(diào)度K在控制流拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Φ]下所需的費(fèi)用。
2.一種基于遺傳算法的動(dòng)態(tài)云工作流調(diào)度方法，其特征在于，該遺傳算法的主要流程包括: (1)初始化算法的交叉率ρχ、變異率Pm和種群大小參數(shù)popsize,并生成第一代種群； (2)評(píng)價(jià)種群中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)值； (3)采用競(jìng)爭(zhēng)選擇的方式，從上一代種群中選出popsize個(gè)個(gè)體； (4)對(duì)上述選出的每個(gè)個(gè)體，根據(jù)交叉概率ρχ進(jìn)行單點(diǎn)交叉操作。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種運(yùn)用遺傳算法優(yōu)化動(dòng)態(tài)云工作流的方法，算法的目標(biāo)是最小化迭代執(zhí)行的云工作流的每周期平均費(fèi)用，并使得工作流每次在動(dòng)態(tài)環(huán)境中執(zhí)行一個(gè)周期的總執(zhí)行時(shí)間不超過(guò)用戶定義的最大執(zhí)行期限。由于工作流在云計(jì)算的實(shí)現(xiàn)環(huán)境下執(zhí)行方式是動(dòng)態(tài)多變的，本發(fā)明提出的方法對(duì)工作流所有可能出現(xiàn)的流拓?fù)浣Y(jié)果進(jìn)行整體建模，從而綜合考慮了云工作流的動(dòng)態(tài)時(shí)變的特性，并采用遺傳算法使得云工作流在動(dòng)態(tài)環(huán)境中執(zhí)行的平均性能得到優(yōu)化，從而提高了云工作流的執(zhí)行效率。
文檔編號(hào)G06Q10/06GK103226759SQ20131017186
公開日2013年7月31日 申請(qǐng)日期2013年4月25日 優(yōu)先權(quán)日2013年4月25日
發(fā)明者張軍, 陳偉能, 尹亮 申請(qǐng)人:中山大學(xué)