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摘要
将数据处理类工作流在云计算环境下的调度问题建模为动态多目标优化问题，同时为了解决静态多目标优化算法在环境参数动态变化下可能出现的种群多样性缺失问题，在NSGA-II算法的基础上结合Seq2Seq深度学习模型，提出了DNSGA-II-Seq2Seq算法，算法通过Seq2Seq模型学习连续历史环境下局部最优解的变化规律，在环境变化时预测新的解并将其加入NSGA-II算法的种群中，以解决多样性缺失问题，同时加速算法收敛。在改进的WorkflowSim上进行的实验表明，与其他经典的算法相比，DNSGA-II-Seq2Seq算法预测的解和最终结果在多项指标上均优于其他算法，验证了算法的有效性。
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