[发明专利]模糊边云协同环境下的多工作流应用调度方法

权利要求书

1.一种模糊边云协同环境下的多工作流应用调度方法，其特征在于，包括：

构建多工作流应用调度模型，包括带截止时间约束的多工作流应用模型、边云协同环境以及代价驱动调度器；

针对建立的多工作流应用调度模型，采用基于遗传算子的粒子群优化调度策略来最小化多工作流应用在模糊边云协同环境中的模糊执行代价，并在其中引入二次惩罚方法，以使调度策略更快地搜索到可行解。

2.根据权利要求1所述的模糊边云协同环境下的多工作流应用调度方法，其特征在于，所述多工作流应用模型的实现方法为：

在边云协同环境中，用户在不同时间向边云协同系统提交工作流应用，假设工作流应用的到达满足一个强度为λ的泊松过程，则工作流应用到达的时间间隔服从参数为λ的指数分布，其中，λ表示工作流的到达率；多工作流应用W由多个工作流应用{w₁,w₂,…,w_n}组成，每个工作流应用w_i可以表示为一个三元组w_i＝(α_i,d_i,G_i)，α_i表示第i个工作流应用到达边云协同系统的时间；d_i表示第i个工作流应用的截止时间，在一个调度方案中，若所有工作流应用都能在相应的截止时间前被执行完成，则称该调度方案是可行的；G_i表示第i个工作流应用的数据依赖结构；

每个工作流应用的数据依赖结构用有向无环图来表示，即G_i＝(V_i,E_i)；其中，V_i表示包含m个任务的集合{v_i,1,v_i,2,…,v_i,m}，v_i,j表示第i个工作流中的第j个任务，τ_i,j表示任务v_i,j的计算量；表示任务之间的数据边集合，对于一条有向边表示任务v_i,p和任务v_i,q之间存在数据依赖关系，由任务v_i,p向任务v_i,q传输的数据量大小为同时，任务v_i,p是任务v_i,q的前驱任务，任务v_i,q是任务v_i,p的后继任务；在工作流应用调度中，一个任务当且仅当其所有前驱任务都被执行完成，且得到所有前驱任务传输的数据，该任务才能被执行；

对于一个工作流应用，若一个任务没有前驱任务，则将其标记为入任务v_in，同理，若没有后继任务，则将其标记为出任务v_out；若一个工作流包含两个及以上入任务或出任务，则通过为其添加虚拟入任务v_in或虚拟出任务v_out，将其转化为仅含有一个入任务和出任务的工作流，具体操作如下：

设置虚拟入任务v_in或虚拟出任务v_out的计算量为0，并将原有的入任务和出任务分别与v_in和v_out通过虚拟数据边连接，同时将上述虚拟数据边的权值设置为0，即其传输数据量为0。