摘要: 针对当前启发式算法依赖于特定问题,元启发式方法存在搜索空间不完备或在完备空间上搜索效率不高,以及传统一维编码存在冗余空间等问题,提出一种基于二维编码两阶段协同进化遗传算法(TDTSGA)的云工作流调度优化方法。在TDTSGA中采用一种新的二维个体编码方法,设计了基于二维层次排序和拓扑排序的交叉变异方法,同时采用了两阶段协同进化策略。通过在各种工作流应用案例上进行广泛实验,验证了TDTSGA的优越性。
中图分类号:
单晓杭, 章衡, 谢毅. 基于二维编码两阶段协同进化遗传算法的云工作流调度优化[J]. 计算机集成制造系统, 2023, 29(2): 568-580.
SHAN Xiaohang, ZHANG Heng, XIE Yi. Two stage coevolutionary genetic algorithm with two dimensional coding for cloud workflow scheduling[J]. Computer Integrated Manufacturing System, 2023, 29(2): 568-580.