[发明专利]地理分布式云中基于最短路径算法的工作流任务调度方法

摘要

本发明公开了一种地理分布式云中基于最短路径算法的工作流任务调度方法，该方法能使所有部分的工作流任务的执行时间和执行能耗最少，从而使整个工作流任务的执行时间和执行能耗最优。本发明结合工作流任务的特点和地理分布式云资源的特点提出来基于斐波拉契堆的最短路径工作流任务调度方法。本调度方法适用于地理分布式云中的工作流任务调度，它通过将工作流任务的有向无环图转换为超图，对超图进行划分之后，对每个划分使用Dijkstra算法得出任务执行时间和执行能耗最小的调度方法。这一优化调度方法充分利用了系统资源，缩短了工作流任务的执行时间，最小化了工作流任务的执行能耗。

主权项

1.一种地理分布式云中基于最短路径算法的工作流任务调度方法，其特征在于：包括如下步骤：1)根据任务数量和任务的执行顺序将有向无环图工作流任务图转化为超图的形式；2)将超图通过m次粗化之后转化为一个充分小的超图H^m，并多级递归平分方法将粗化后的超图H^m划分为K个部分，得到超图H^m的K‑路初始划分3)通过选择超图Hm顶点的移动增益最大的部分移动K个顶点分区中的顶点来细化分区Пl，尽量最小化切割大小同时维持平衡约束，获得具有分区П0的平面超图H0；4)依次对平面超图H0中的每条路径的任务调度建立任务调度模型，并计算每条路径中所有划分的工作流任务的完成时间T和执行能耗E，使用T+E作为调度模型中的边的权值；5)对每条路径按照Dijkstra算法选择最短路径的工作流任务调度策略，具体包括：5.1)初始化路径v中每个顶点的最短路径估计d(vi)，其中除了源点s的最短路径估计d(vs)初始化为0外，与源点s直接相连的顶点的最短路径估计初始化为边的长度，其他点的最短路径估计均被初始化为正无穷；5.2)创建一个空斐波拉契堆Q，按照5.1)中初始化顺序和最短路径估计依次将顶点插入到斐波拉契堆Q中；5.3)选取斐波拉契堆Q中的最小值点u，计算(s,u)的最短路径，并将u添加到顶点集合S；5.4)对Q中的每个顶点vi，若经过u后，源点s到顶点vi的最短路径变短，则更改d(vi)为经过u后的路径长度d(u)加边(u,vi)的长度，并删除Q中顶点u，调整斐波拉契堆Q；5.5)重复步骤5.3)和5.4)直至斐波拉契堆为空，找出所有顶点的最短路径；6)重复步骤4)和步骤5)，找出基于所有路径的最优任务调度方案。