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给定n个独立的作业和m个相同的机器,给出了一个找到比较理想的分配方法使得n个独立的作业在m个相同机器上完成的时间最短. 相似文献
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给定n个独立的作业和m台相同的机器,找到一个比较合理的分配策略使n个作业在m台机器上完成的时间最短。 相似文献
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环行穿梭车是一种高效的平面自动输送设备,现已广泛应用于多种行业的生产中。设计高效的算法来提高环形穿梭车的工作效率十分重要。本文对典型的环形穿梭车运用场景,设计了一种以贪心策略为基础的调度算法,以达到提高车间工作效率的目标。 相似文献
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1 贪心算法简介 贪心算法总是作出在当前看来是最好的选择.也就是说贪心算法并不从整体最优上加以考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择.贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,但对范围相当广的许多问题它能产生整体最优解. 相似文献
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大数据流式计算平台Apache Storm默认采用轮询的方式进行任务调度,未考虑到拓扑中各任务计算开销的差异以及任务之间不同类型的通信模式,在负载均衡和通信开销方面存在较大的优化空间。针对这一问题,提出一种Storm环境下基于权重的任务调度算法(TSAW-Storm)。该算法首先根据各任务的CPU资源占用情况以及任务间的数据流大小,分别确定拓扑的点权和边权;并利用最大化边权增益的思想,逐步构建起各工作节点中承载的任务集合,在保证集群负载均衡的同时,尽可能将边权较大的节点间数据流转化为节点内数据流,从而降低网络传输开销。实验结果表明,在包含有8个工作节点的WordCount基准测试中,TSAW-Storm的系统延迟和节点间数据流大小相比Storm默认调度算法分别降低了30.0%和32.9%,且各工作节点的CPU负载标准差仅为Storm默认调度算法的25.8%;此外,在与在线调度算法的对比实验中,TSAW-Storm在系统延迟、节点间数据流大小和CPU负载标准差方面分别降低了7.76%、11.8%和5.93%,且算法的执行开销明显降低,有效提高了Storm系统的运行效率。 相似文献
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区分服务(DiffServ)体系是未来IP QoS研究的主要发展方向,在区分服务的体系下,队列调度是实现IP QoS的核心技术。在深入研究区分服务体系下的基本分组调度算法优缺点的基础上,提出一种改进算法,以队列分组的延迟特性,保证实时业务的实时特性。对改进算法进行了仿真,在多约束下,对性能进行了评价。 相似文献
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在WRR(WeightedRoundRobin,带权重的循环)算法的基础上,提出了一种适应无线局 域网特点的实时业务的调度算法。该算法工作在数据链路层,和无线局域网的介质访问控制(MAC) 层协议DCF(DistributedCoordinateFunction)紧密结合,有效避免了对列头部阻塞问题,提高了信道利 用率。通过采用补偿机制,近似达到了长期公平性。使用NS(NetworkSimulator)仿真进行性能评价, 结果表明该算法能有效提高实时业务的端端吞吐率,降低端端延迟和丢包率,延迟抖动也较小,可以 在一定程度上保证实时业务的服务质量。 相似文献
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针对云计算任务调度,提出了一种基于模板的任务调度(Template-based Task Scheduling,TTS)策略。该策略充分考虑了通信开销,在对任务分配进行预处理的基础上实现任务调度,主要分为两步:针对一个任务集合,采用可分任务调度求解子任务大小的方法,求出各个处理机应该分担的任务量模板;根据求出的模板,采用合理的调度算法对任务进行调度,从而得到较优的调度结果。在TTS策略下,对传统贪心算法加以改进,最终提出基于模板的任务调度贪心算法(Template-based Task Scheduling Greedy Algorithm,TTSGdA)。与Min-min算法和遗传算法的对比实验结果表明,TTSGdA能够有效减少任务集合完成时间。 相似文献
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针对如何从云数据中心的异常物理主机中选择出候选迁移虚拟机列表是虚拟机迁移中的问题,提出了基于贪心模式的虚拟机选择算法(GAO-VMS)。GAO-VMS每次都选择那些目标函数最优的虚拟机作为标准来迁移,形成候选迁移虚拟机列表,它有三类贪心模式:最大能量降低消耗策略(MPR)、最小迁移时间及能量消耗均衡策略(TPT)、最小每秒百万条指令数虚拟机请求策略(VVM)。使用CloudSim模拟器作为GAO-VMS的仿真环境。仿真结果表明:与常见的虚拟机迁移策略相比较,GAO-VMS使得云数据中心的能量消耗减少了30%~35%,虚拟机迁移次数减少了40%~45%,服务等级协议(SLA)违规率以及SLA违规和能量消耗联合指标只有5%的增加。GAO-VMS策略可用于企业构造绿色云计算中心。 相似文献