基于动态粒子群算法的工作流服务主体优选方法

作者：陈鹏; 何涛

来源：计算机科学, 2012, (12): 204-207.

• 动态粒子群
• 工作流
• 调度
• 遗传算法 Dynamic particle swarm
• Workflow
• Scheduling
• Genetic algorithm

在研究工作流服务时间-费用双重优化问题的基础上,提出一种基于动态粒子群算法的工作流服务主体优选方法。通过区域划分,在每个粒子所在区域内,当适应值小于最佳适应值时,对区域重新进行初始化,从而使算法具有更强的全局收敛性和动态的自适应性;同时引入随机扰动、回退等算子,将搜索范围扩大到整个解空间以大大提高获得最优解的概率。结合动态粒子群算法建立工作流调度问题的目标模型,并从跨时间粒度、跨时区、跨工作时间3个方面对工作流服务主体优选方法进行了讨论分析。实验结果表明,该方法比其他应用工作流调度的算法具有更短的执行时间和费用,具有更高的效率、更好的优越性。

• 单位
  华中科技大学; 武汉大学; 湖北省电力公司