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如何结合公有云和私有云各自的优势,对包含隐私数据的科学工作流数据进行合理布局,优化大规模数据的传输时延,是混合云环境下科学工作流面临的重大挑战。考虑混合云环境下数据布局特点,结合科学工作流数据间的依赖关系,提出一种基于遗传算法算子的自适应离散粒子群优化算法,优化数据传输时延。该方法考虑了云数据中心间的带宽、私有云数据中心个数和容量等因素对传输时延的影响;通过引入遗传算法的交叉算子和变异算子,避免了粒子群优化算法的过早收敛,提高了种群进化的多样性,有效地压缩了数据传输时延。通过实验证明了所提算法的有效性。
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计算机集成制造系统
ISSN： 1006-5911
CN： 11-5946/TP
Year： 2019
Issue： 04
Volume： 25
Page： 909-919
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