公开(公告)号：CN117421100A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311203515.7

申请日：2023-09-18

申请人： 北京理工大学

发明人： 李慧芳 ,  黄经纬 ,  陈博远 ,  夏元清 ,  姚分喜 ,  崔灵果 ,  柴森春 ,  张百海

IPC分类号： G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/006 ,  G06N3/126

摘要： 本发明公开了一种基于梯度优化器的能耗感知云工作流调度方法，通过构建基于多种群多目标框架和位置聚类的协同进化梯度优化算法(GBO)，解决了云边协同计算环境下的并行应用调度问题，通过将种群均分为三个子种群，由三个子种群分别优化最大完工时间、成本和能耗，增加了搜索的多样性，同时，在每个子种群内部将个体按照位置信息聚类为多个群组，利用群组的进化优势探索解空间的不同区域，以减少MPMO固有的交叉进化问题，加快了收敛速度，在优化多个目标的同时获得了均匀的帕累托前沿分布。

公开(公告)号：CN117234685A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311202626.6

申请日：2023-09-18

申请人： 北京理工大学

发明人： 李慧芳 ,  徐光浩 ,  陈博远 ,  夏元清 ,  崔灵果 ,  姚分喜 ,  柴森春 ,  张百海

IPC分类号： G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  G06N3/006 ,  G06N3/126 ,  G06N5/01

摘要： 本发明公开了一种基于蛇优化器的能耗感知多工作流调度方法，通过在蛇优化算法中引入了基于多种群和多策略的协同进化机制，根据P1(P2)优化makespan(cost)与P3优化energy对频率大小的需求不同，对三个子种群采用不同的更新机制，通过更新机制的结合既增加了算法的探索多样性，又提高了算法对能耗的优化能力，改善了得到的帕累托前沿的均匀性，获得了更靠前的、更均衡的非支配前沿，并在确定任务资源映射关系的前提下，采用启发式频率选择方法，为每个任务选择满足其子截止期限约束的最小的可用频率，以降低任务执行能耗。

公开(公告)号：CN116225657A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310260716.4

申请日：2023-03-17

申请人： 北京理工大学

发明人： 李慧芳 ,  陈博远 ,  徐光浩 ,  夏元清 ,  柴森春 ,  崔灵果 ,  姚分喜 ,  张百海

IPC分类号： G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  G06F9/455 ,  G06N3/126 ,  G06N3/006

摘要： 本发明公开了一种基于改进蛇优化器的云工作流调度方法，将蛇优化算法应用于离散优化问题，实现了云环境下多工作流任务的调度，为云环境下的工作流调度问题提供了一条新的解决路径，同时在分析SO算法以及工作流调度问题特征的基础上，对SO算法不同阶段的参数进行了相应修改，以兼顾探索和开发，加快了算法的收敛，提高了计算效率。

公开(公告)号：CN116225658A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310261140.3

申请日：2023-03-17

申请人： 北京理工大学

发明人： 李慧芳 ,  陈博远 ,  黄经纬 ,  夏元清 ,  柴森春 ,  姚分喜 ,  崔灵果 ,  张百海

IPC分类号： G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  G06F9/455 ,  G06N3/126 ,  G06F18/23213

摘要： 本发明公开了一种基于改进梯度优化器的多工作流调度方法，针对已有的多种群多目标框架(MPMO)因均分粒子而导致的计算资源浪费问题，提出了基于粒子位置聚类的多目标多种群进化框架以解决云环境下的多工作流调度问题，通过基于K‑means的位置聚类，将整个种群划分为多个聚类种群，每个聚类种群根据自身的适应度水平选择优化目标，既提高了搜索的多样性，也能避免交叉进化，探索更有潜力的区域，找到更多的非支配解，有效提高了工作流调度方案的生成效率。