[1]崔　璐,毋　涛.基于蚁群的工作流任务分配算法研究[J].计算机技术与发展,2021,31(05):102-107.[doi:10. 3969 / j. issn. 1673-629X. 2021. 05. 018]
　.ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＷｏｒｋｆｌｏｗＴａｓｋＡｌｌｏｃａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＡｎｔＣｏｌｏｎｙ[J].,2021,31(05):102-107.[doi:10. 3969 / j. issn. 1673-629X. 2021. 05. 018]
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基于蚁群的工作流任务分配算法研究()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
31
期数:
2021年05期
页码:
102-107
栏目:
系统工程
出版日期:
2021-05-10

文章信息/Info

Title:
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＷｏｒｋｆｌｏｗＴａｓｋＡｌｌｏｃａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＡｎｔＣｏｌｏｎｙ
文章编号:
1673-629X(2021)05-0102-06
作者:
崔　璐; 毋　涛
西安工程大学计算机科学学院，陕西西安７１０６００
Author(s):
ＣＵＩＬｕ; ＷＵＴａ
ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，Ｘｉ’ａｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１０６００，Ｃｈｉｎａ
关键词:
工作流; 负载均衡; 关键路径; 任务分配; 蚁群
Keywords:
ｗｏｒｋｆｌｏｗ; ｌｏａｄｂａｌａｎｃｉｎｇ; ｃｒｉｔｉｃａｌｐａｔｈ; ｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎ; ａｎｔｃｏｌｏｎｙ
分类号:
ＴＰ３０１
DOI:
10. 3969 / j. issn. 1673-629X. 2021. 05. 018
摘要:
影响工作流系统性能的因素不仅有工作流执行者的经验、兴趣与能力，还有执行者的当前任务负载，尤其在实例密集的情况下，通常会出现负载失衡或过载的现象，导致工作流效率与流程系统性能降低。针对这一问题，首先考虑流程关键任务对执行者负载的影响，将工作流任务结构定义成有向无环图ＤＡＧ模型，使用拓扑序列确定关键路径与关键任务，在关键任务与任务负载之间建立联系。在此基础上，考虑执行者的预测负载，对执行者的负载进行量化与等级区间划分。随后给出一个基于蚁群的、依据关键任务与负载区间进行任务分配以保证负载均衡的任务分配算法（ＡＣＯ－ＣＴ）。通过对比ＨＥＦＴ算法、Ｒｏｕｎｄ＿Ｒｏｂｉｎ算法，表明该算法可在兼顾负载均衡的基础上提升流程效率，并且具有较好的收敛性。
Abstract:
Ｔｈｅｆａｃｔｏｒｓｔｈａｔａｆｆｅｃｔｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｗｏｒｋｆｌｏｗ ｓｙｓｔｅｍ ａｒｅｎｏｔｏｎｌｙｔｈｅｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ，ｉｎｔｅｒｅｓｔａｎｄａｂｉｌｉｔｙｏｆｗｏｒｋｆｌｏｗｅｘｅｃｕｔｏｒ，ｂｕｔａｌｓｏｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｔａｓｋｌｏａｄｏｆｔｈｅｅｘｅｃｕｔｏｒ．Ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎｔｈｅｃａｓｅｏｆｄｅｎｓｅｉｎｓｔａｎｃｅｓ，ｔｈｅｌｏａｄｉｍｂａｌａｎｃｅｏｒｏｖｅｒｌｏａｄｏｆｔｅｎｏｃｃｕｒｓ，ｗｈｉｃｈｌｅａｄｓｔｏｔｈｅｄｅｃｒｅａｓｅｏｆｗｏｒｋｆｌｏｗ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｓｙｓｔｅｍ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ｆｉｒｓｔｌｙｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｐｒｏｃｅｓｓｃｒｉｔｉｃａｌｔａｓｋｓｏｎｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍｅｒｌｏａｄ，ｔｈｅｗｏｒｋｆｌｏｗｔａｓｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｓｄｅｆｉｎｅｄａｓｔｈｅＤＡＧｍｏｄｅｌｏｆｄｉｒｅｃｔｅｄａｃｙｃｌｉｃｇｒａｐｈ，ａｎｄｔｈｅｋｅｙｐａｔｈａｎｄｋｅｙｔａｓｋａｒｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｂｙｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌｓｅｑｕｅｎｃｅ，ａｎｄｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｋｅｙｔａｓｋａｎｄｔａｓｋｌｏａｄｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｅｘｅｃｕｔｏｒ’ｓｐｒｅｄｉｃｔｅｄｌｏａｄ，ｔｈｅｅｘｅｃｕｔｏｒ’ｓｌｏａｄｉｓｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｇｒａｄｅｓａｎｄｉｎｔｅｒｖａｌｓ．Ｔｈｅｎａｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎａｎｔｃｏｌｏｎｙ（ＡＣＯ－ＣＴ）ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｉｓｂａｓｅｄｏｎｋｅｙｔａｓｋｓａｎｄｌｏａｄｉｎｔｅｒｖａｌｓｔｏｅｎｓｕｒｅｌｏａｄｂａｌａｎｃｅ．ＴｈｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＨＥＦＴａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄＲｏｕｎｄ＿Ｒｏｂｉｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｌｏａｄｂａｌａｎｃｉｎｇｗｉｔｈｂｅｔｔｅｒｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ．

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更新日期/Last Update: 2020-05-10