"该论文研究了在云计算平台下如何通过一种基于近似ε-约束的优化算法来解决多目标作业调度问题。这种方法旨在最小化作业的总平均等待时间、最长工作调度中作业的平均等待时间（调度跨度）以及所需的主机数量。通过将作业调度问题建模为数学决策模型，利用ε-约束算法找出每个单目标模型的帕累托前沿，从而实现优化。实验结果显示，该算法相比于传统的加权和（WS）算法，能以更少的平均等待时间和主机数量找到更多的非支配解，表现出更高的多样化和适应性，特别适合处理大规模的多目标作业调度问题。"
在云计算环境中，作业调度是关键问题之一，因为它直接影响到服务质量和资源利用率。传统的作业调度方法往往只关注单一目标，如最小化完成时间或最大化资源利用率，但云计算场景通常涉及多个相互冲突的目标，例如缩短用户作业的等待时间、平衡主机的工作负载以及减少运行成本。因此，多目标作业调度问题显得尤为复杂。
ε-约束方法是一种多目标优化策略，它允许在优化过程中引入一定的误差（ε）来平衡各个目标之间的冲突。在本文中，ε-约束被用来生成一系列单目标优化问题，每个问题都针对一个特定的目标，如等待时间或主机数量。通过求解这些单目标问题，可以得到一组非支配解，形成帕累托前沿，即所有可能的最优解决方案集合，其中没有一个解在所有目标上都优于其他解。
论文中的实验部分对比了新提出的算法与传统的加权和（WS）算法。WS算法是将所有目标通过权重系数加权求和，然后寻找最优化的调度方案。然而，实验表明，基于ε-约束的算法在找到更多非支配解方面表现出色，平均增加了77.8%，这意味着它能提供更多的调度选择，从而更好地满足不同用户的需求和系统的动态变化。
此外，由于云计算平台常常需要处理大量并发的作业请求，因此算法的效率和可扩展性至关重要。此算法能在保持高效的同时，有效地减少平均等待时间和主机数量，这不仅降低了资源消耗，还提高了用户满意度，对于大规模的云计算系统来说具有重要的实际应用价值。
这篇论文提出的基于近似ε-约束的优化算法为云计算环境下的多目标作业调度提供了一个有效且多样化的解决方案。通过利用ε-约束策略，该算法能够更好地平衡多个目标，减少了调度过程中的资源浪费，提升了整体系统性能。这对于进一步优化云计算平台的作业调度策略和提升服务质量具有重要的理论与实践意义。
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