混合云中面向多目标的工作流数据放置策略

来源：计算机集成制造系统杂志2025年第1期北京时间：

作者：林兵, 汪昕隆, 苏明辉, 郑裕恒, 卢宇

单位：1.福建师范大学物理与能源学院2.北京大学信息科学技术学院3.福建省网络计算与智能信息处理重点实验室4.福建师范大学协和学院

摘要：针对混合云环境下工业软件工作流的数据放置问题,如何在保证数据安全的前提下平衡用户和服务提供商的利益,综合考虑数据的传输时延,工业软件工作流执行代价以及数据中心间的负载是一个重要的挑战。为此,提出一种安全等级分级机制,并设计出一种基于改进的多目标优化进化算法(IO-MOEA)的数据放置策略。该策略在传统非支配排序遗传算法(NSGA-II)中对选择算子进行自适应改进,提高了算法的收敛性和种群的多样性,之后结合熵权法和理想解相似性排序偏好技术(TOPSIS)法,客观评估Pareto最优解集中解的优劣,从而找到最佳方案。实验结果表明,所提算法能够有效降低工业软件工作流传输时间和执行代价,同时兼顾数据中心间的负载均衡。相比于改进前的算法,改进后的IO-MOEA算法在超平面指标上提高了约3%~19%,在空间指标上改善了11%~21%。

关键词：云计算,工业软件工作流,多目标优化,数据放置,负载均衡

基金资助：国家自然科学基金资助项目(62072108);福建省高校产学合作资助项目(2022H6024,2021H6026)。