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Random forest algorithm-driven workflow cost optimization scheduling in a multi-cloud environment
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AI
DOI：10.1016/j.future.2026.108770.png)
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摘要
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多云计算环境中资源类型的高度异构性以及计费模型的复杂性和多样性，使得在严格截止时间约束下完成科学工作流时，工作流调度问题更加复杂和具有挑战性。尽管现有研究在减少多云计算环境中工作流调度的完成时间方面取得了进展，但在满足截止时间的同时最小化调度成本仍存在许多困难。因此，本研究提出了一种基于随机森林增强的粒子群优化算法（RFPSO）。RFPSO算法通过随机森林模型实现资源分配的智能初始化，提高了寻找最优解的效率。此外，它设计了反射边界约束机制和基于关键路径的分层任务分配机制。该设计确保关键任务能够优先访问高性能计算资源，从而有效保证工作流中的任务按截止时间调度和完成。此外，通过局部邻域搜索机制提高了最优解的质量。在Epigenomics和Montage等科学工作流数据集上的实验结果表明，与现有最先进的方法相比，RFPSO将执行成本平均降低了57.31%。
期刊
F
IF:
6.1
论文数:
6.9K
被引数:
2.3W
机构
引用论文
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