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在云计算环境中存在庞大的任务数,为了能更加高效地完成任务请求,如何进行有效地任务调度是云计算环境下实现按需分配资源的关键。针对调度问题提出了一种基于蚁群优化的任务调度算法,该算法能适应云计算环境下的动态特性,且集成了蚁群算法在处理NP-Hard问题时的优点。该算法旨在减少任务调度完成时间。通过在CloudSim平台进行仿真实验,实验结果表明,改进后的算法能减少任务平均完成时间、并能在云计算环境下有效提高调度效率。 相似文献
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量子程序在量子计算机上执行时可能由于噪声产生错误.先前的量子程序映射策略将量子程序映射至量子计算机中的最健壮的区域上,以获得更高的保真度.在量子计算机上同时映射多个量子程序可以提升量子计算机的通量和资源利用率.但由于健壮资源稀缺、资源分配冲突,并发量子程序映射会导致整体可靠性下降.介绍了量子程序映射,对相关研究进行分类,并深入分析了其特点与区别.此外,针对并发量子程序映射问题提出了一种新的映射策略,包括3个关键设计:1)提出了社区发现辅助量子位划分算法.结合拓扑结构和错误率数据为并发量子程序进行物理量子位划分,提升初始映射可靠性,避免健壮资源的浪费.2)引入了跨程序SWAP操作,降低了并发量子程序的映射开销.3)提出了一种量子程序映射任务的调度框架,用于动态选取并发量子程序,在保证量子计算机保真度的前提下,提升了通量.所提策略较先前工作在程序执行保真度上提升了8.6%,节省了11.6%的映射开销.所设计的系统是一个面向量子计算机的操作系统原型——QuOS. 相似文献
8.
新型大数据流式计算框架Apache Heron默认使用轮询调度算法进行任务调度,忽略了拓扑运行时状态以及任务实例间不同通信方式对系统性能的影响。针对这个问题,提出Heron环境下流分类任务调度策略(DSC-Heron),包括流分类算法、流簇分配算法和流分类调度算法。首先通过建立Heron作业模型明确任务实例间不同通信方式的通信开销差异;其次基于流分类模型,根据任务实例间实时数据流大小对数据流进行分类;最后将相互关联的高频数据流整体作为基本调度单元构建任务分配计划,在满足资源约束条件的同时尽可能多地将节点间通信转化为节点内通信以最小化系统通信开销。在包含9个节点的Heron集群环境下分别运行SentenceWordCount、WordCount和FileWordCount拓扑,结果表明DSC-Heron相对于Heron默认调度策略,在系统完成时延、节点间通信开销和系统吞吐量上分别平均优化了8.35%、7.07%和6.83%;在负载均衡性方面,工作节点的CPU占用率和内存占用率标准差分别平均下降了41.44%和41.23%。实验结果表明,DSC-Heron对测试拓扑的运行性能有一定的优化作用,其中对接近真实应用场景的FileWordCount拓扑优化效果最为显著。 相似文献
10.
针对异构分布式系统中处理器数量相对较少时优先级约束条件带来的副版本调度易失败问题,提出一种新型高可靠性主副版本调度算法(HRPB)。任务模型以有向无环图(DAG)表示,该算法共计调度主、副两个版本的任务。在任务优先级排序阶段,根据任务执行时间及截止时限来制定新指标平均最晚开始时间(ALST)进行排序;在任务处理器分配阶段,采取多一重备份策略以解决处理器数量相对较少时优先级约束条件带来的副版本调度易失败问题,并且改进了副版本调度时的可靠性指标计算方法。通过随机生成DAG图进行算法仿真测试,实验结果表明,HRPB比eFRD具有更优的副版本调度成功率、更高的系统可靠性。 相似文献