基于改进粒子群算法的云工作流调度

针对目前云计算服务中用户体验的要求不断提高,工作流业务繁多且复杂的现状,本文为了改善工作流中各子任务执行效率不平均以及计算资源利用率低的问题,通过云工作流仿真环境,结合群体智能优化算法理论,根据科学工作流模型,创建任务集合,提出一种改进粒子群优化算法(PSO)用以优化工作流中任务调度策略,并进行仿真。仿真结果表明,本文提出的改进粒子群优化算法,与模拟退火粒子群优化算法(SA-PSO)对比,特别在面对云工作流节点多而复杂的情况时,执行成本可以减少20%,调度效果更好。