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云環境下的科學工作流部署不同于傳統的獨立任務調度，需同步考慮調度代價與時間問題。為此，提出基于預算分配的科學工作流調度方法，將工作流任務與虛擬機資源間的映射求解分為預算分配和資源提供與調度2個階段。為優化預算使用，設計基于快優先的預算分配算法（FFTD）和基于慢優先的預算分配算法，實現預算在各任務間的子分配。基于任務最早完成時間的降序排列進行任務選擇，在虛擬機可重用的情況下根據單個任務的子預算進行資源分配，保證工作流任務的順利調度。引入5種常規漿型的科學工作流進行實驗，測試算法在不同類型工作流結構和不同預算約東下的性能，結果表明，FFTD算法在72%88%、84%的實驗場景中相比 BDT-AI算法具有更高的虛擬機資源利用率、預算約束滿足率以及更短的調度時間性能更優。
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