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云计算和移动互联网的不断融合，促进了移动云计算的产生与发展，在移动云计算环境下，用户可将工作流的任务迁移到云端执行。这样不但能够提升移动设备的计算能力，而且可以减少电池能源消耗．但是不合理的任务迁移会引起大量的数据传输。这不仅损害工作流的服务质量。而且会增加移动设备的能耗．基于此，本文提出了基于延时传输机制的多目标工作流调度算法MOWS-DTM．该算法基于遗传算法，结合工作流的调度过程。在编码策略中考虑了工作流任务的调度位置和执行排序．由于用户在不断移动的过程中，移动设备的无线网络信号也在不断变化．当传输一定大小的数据时，网络信号越强则需要的时间越少，从而移动设备的能耗也越少．而且工作流结构中存在许多非关键任务，延长非关键任务的执行时间并不会对工作流的完工时间造成影响．因此。本文在工作流调度过程中融入了延时传输机制DTM。该机制能够同时有效地优化移动设备的能耗和工作流的完工时间，仿真结果表明。相比MOHEFT算法和RANDOM算法。MOWS-DTM算法在多目标性能上更优．
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