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針對異構云環境下科學工作流調度的代價優化問題，提岀一種基于約朿關鍵路徑的代價優化調度算法（ CSACCP）。算法以滿足截止期限約束同時最小化執行代價為目標，充分考慮云環境和科學工作流的獨有特性，設定任務的向上權值，將工作流分解成約束關鍵路徑（CCP）集合。結合首次適應插入算法以減少空閑時隙，改善費用優化效果，采用及時完成和最小費用增長代價的虛擬機選擇策略形成備選資源集合。整體分配CCP到最便宜的虛擬機實例，壓縮數據通信開銷減少工作流的執行代價。通過四種著名的科學工作流仿真測試，結果表明與現有啟發式算法相比， CSACCP不僅可以在滿足截止期限的約朿下得到更小的執行代價，還擁有更高的任務調度成功率。
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