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申请/专利权人：福建师范大学;福建师范大学协和学院

摘要：本发明公开了一种面向代价和可靠性多目标优化的工作流应用调度方法，针对多云环境下同时考虑任务执行故障和截止日期约束下的工作流应用调度问题，提出面向代价和可靠性的多目标快速非支配排序调度策略，目的是在满足工作流截止日期的前提下，降低任务执行代价的同时提高系统执行的可靠性。本发明考虑受资源节点故障、网络拥塞等环境因素造成的任务执行失败问题，利用韦布尔分布对任务执行可靠性进行分析，并复制执行危险率较高的任务，将其分配至执行代价最低的服务实例上。通过考虑硬件故障、网络波动等干扰因素下的仿真实验结果表明，该调度策略在降低执行代价，提高执行可靠性方面具有良好的表现。

主权项：1.一种面向代价和可靠性多目标优化的工作流应用调度方法，其特征在于：其包括以下步骤：步骤1，构建工作流模型并设定工作流应用相关参数；步骤2，输入数据初始化，获取用户端提交的工作流数据，并在资源调度模块初始化，输入数据包括编码粒子X和初始化资源池Rini；步骤3，遍历计算任务在不同云上执行代价CEtask,vmk,l，基于贪心思想选择最低执行代价的虚拟机-任务对； 其中，tstartvmk，l和tendvmk，l分别为虚拟机vmk，l的执行开始时间和执行结束时间，λp为云服务提供商Sp提供服务而设定的特定要价单位时；步骤4，计算任务在对应虚拟机上执行的可靠性； 其中，ETvj,vmk,l表示任务vj在虚拟机vmk,l上的执行时间，由式3给出； 其中，wvi表示任务vi的数据量，wvmk,l表示虚拟机vmk,l的处理能力；步骤5，在确定初始映射方案后，计算不同粒子的总执行可靠性Rtotal以及总执行代价Ctotal； 步骤6，对初始种群以执行代价和执行可靠性为比较目标，进行多目标快速非支配排序，，使用多目标快速非支配排序对初始生成种群进行筛选，生成相应非支配个体解集；步骤7，在排序完成后计算不同粒子的适应度值fP以及任务执行风险率Hvj，vmk，l；使用目标函数对非支配解集中所有个体的适应度值进行求解，获取最优的个体解并遍历计算每个任务的执行风险率； 其中，Cmax和Cmin分别为所有映射方案中系统执行代价的最大值和最小值，参数α和β为工作流应用执行代价和可靠性权重；数据边ei,j的风险性Hei,j运算法则如下式所示； 步骤8，执行可靠性判断，对执行风险率高的任务实施备份复制方案，并分配到对应的虚拟机执行，确保任务执行过程成功；步骤9，更新全局最优个体的执行代价和执行可靠性，并作为目标结果输出。

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