【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家社会科学基金资助项目（17BGL237）～～；
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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。
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