【摘 要】
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当我们在云环境下运行一个科学工作流时,将会产生大量的有用的中间数据集,然而,这些庞大的数据集的全部存储或者重新生成都是高成本的。所以我们根据数据集的有价值的信息来
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当我们在云环境下运行一个科学工作流时,将会产生大量的有用的中间数据集,然而,这些庞大的数据集的全部存储或者重新生成都是高成本的。所以我们根据数据集的有价值的信息来存储一些数据集,并在需要时重新计算其余数据集,以便让其的总成本最小化,这就是中间数据集存储问题(IDS)。本文将IDS问题转化为最优化求解问题,提出了基于动态的调整变异模式的微分进化算法,实验结果表明本文提出的微分进化算法能够很好的找到总成本最小化的选取组合。
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