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研究对比Hadoop平台下默认的推测任务调度算法和异构环境下LATE调度算法的优势和不足,提出了一种基于Hadoop集群的改进的推测任务调度算法.该算法以节点历史信息对Reduce任务各阶段比例进行动态调整和更新,并对任务实时处理速率进行局部平滑处理来提高预估任务剩余完成时间的准确性,最后采用MCP模型对备份任务有效性进行验证.通过实验结果分析可知:该算法能够有效提升备份任务成功率,减少作业完成时间. 相似文献
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为了提高对等网络环境中的任务调度效率,提出将资源属性与任务属性相结合的多约束任务调度算法MDSA.在该算法的实现过程中,依据被调度的任务类型和隶属函数的定义,将对等网络环境划分为不同的虚拟社群,并将不同类型的任务提交到对应需求的虚拟社群中;将对等网络抽象描述为资源属性的集合,并定义了待调度的任务集合;以资源和任务属性的多约束信息为基础,利用待调度任务的时限属性信息形成调度队列,借助于预判机制和二级调度的思想对任务进行调度,并应用NS2和GridSim工具包对MDSA调度算法进行了测试.通过对仿真结果中的数据进行分析和比较,验证了多属性约束调度算法MDSA的优势. 相似文献
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离散微粒群优化算法在网格任务调度中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
网格任务调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一.在研究现有任务调度策略的基础上,指出Min-Min算法的负载不均衡性.借鉴遗传算法中的交叉操作过程,提出了一种新的任务调度算法.该算法对传统的连续型微粒群优化算法进行改进,使其适用于网格任务调度问题的优化处理,实现网格资源的优化分配.仿真研究表明该算法更符合网格调度的复杂环境,能得到较短的任务执行时间和较好的负载均衡性.对比分析表明,离散微粒群优化算法所得结果优于常用的Min-Min调度方案,是一种高效的调度方法. 相似文献
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DAG任务调度是当前研究的热点,DAG任务模型中任务的调度顺序一方面会影响用户服务满意质量,另一方面也会影响云服务资源的利用率,高效的任务调度算法能够使多核处理器的资源分配和并行计算能力更强.表调度算法HEFT算法以及CPOP算法在相关任务调度中存在效率较低等问题.本文基于HEFT算法和CPOP算法,提出了一种相关任务调度模型和相关任务调度算法IHEFT算法,对任务排序和任务调度两个方面进行改进.任务排序阶段,以任务的方差以及平均通信代价作为排序的依据;任务调度阶段,对满足任务复制条件的结点进行任务复制.实验证明,IHEFT算法在任务调度跨度、任务调度平均等待时间以及平均Slack值方面均优于HEFT算法和CPOP算法. 相似文献
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针对云计算环境下的多目标任务调度问题,提出一种新的基于Q学习的多目标优化任务调度算法(Multi-objective Task Scheduling Algorithm based on Q-learning,QM TS).该算法的主要思想是:首先,在任务排序阶段利用Q-learning算法中的自学习过程得到更加合理的任务序列;然后,在虚拟机分配阶段使用线性加权法综合考虑任务最早完成时间和计算节点的计算成本,达到同时优化多目标问题的目的;最后,以产生更小的makespan和总成本为目标函数对任务进行调度,得到任务完成后的实验结果.实验结果表明,QMTS算法在使用Q-learning对任务进行排序后可以得到比HEFT算法更小的makespan;并且根据优化多目标调度策略在任务执行过程中减少了makespan和总成本,是一种有效的多目标优化任务调度算法. 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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任务调度是异构计算的核心问题之一 .现有的异构计算系统的任务调度算法基本上没有考虑任务通信时可能在同一通道中发生冲突的情况 ,因而造成任务调度的结果与实际运行结果之间的差异 .本文提出了一种异构计算系统中的基于表调度 (list scheduling)的启发式任务调度算法 ,该算法考虑了任务通信中通道冲突的情况 ,在不提高算法复杂度的同时提高了任务调度的性能 .文中还通过实例结果的比较说明了该算法的有效性 相似文献
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面向区分服务的可重构任务在线调度算法 总被引:1,自引:0,他引:1
现有的先来先服务和预约调度算法中可重构任务调度顺序取决于该任务到达次序,无法体现不同任务的优先级差异以及前后任务的时间关联性,为此提出一种基于预约抢占的可重构任务在线调度算法.通过区分不同任务的优先级属性,并引入任务紧迫度的概念,实现差异化任务调度;对已预约任务采用预约失效机制,使高优先级或同优先级中紧迫度较大的新任务优先调度,从而实现对已预约任务队列进行抢占式调度.实验结果表明,该算法能有效地提高任务的整体调度成功率,并可优先保证高优先级任务的调度成功率. 相似文献
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针对软件无线电(SDR)应用同步数据流的特点,提出一种非对称多核SDR的任务调度和分配算法。该算法综合考虑任务之间的通信时间和任务固定流水,保证任务调度和分配的通用性和并行性。利用整数线性规划(ILP)方法对任务调度和分配进行建模,采用任务拆分方法优化调度和分配的结果,进一步提高任务调度和分配的执行效率。在目标SDR平台上实现IEEE 802.11a频偏估计处理的任务调度和分配,实验结果表明,该算法能提高5.97%的软件无线电平台吞吐量和3.03%的处理器核平均利用率,并减少34.31%的处理器核最长空闲等待时间。 相似文献
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在多核系统中,任务调度是决定系统性能的关键因素之一。为优化任务调度,基于一些典型的任务调度算法(如PPA,徐成提出的算法等),提出了一种新的任务调度算法。该算法一方面合理确定前驱任务复制的先后顺序,而且进行两个阶段的复制,从而可以复制更多的前驱任务以减少调度长度和处理器上空余时间;另一方面,通过去除不影响任务系统调度长度的冗余簇,然后进行簇之间的合并,以减少处理机的数目和调度长度。实验表明,改进后的算法在任务调度的性能上优于典型算法。 相似文献
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面向可重构系统,提出了一种功耗相关的硬件任务调度算法(Energy—Efficient HardwareTask Schedu—ling,EEHTS)。动态电压调整(DynamicVoltage Scaling,DVS)技术通过在软件任务运行时动态改变CPU的运行电压而降低系统功耗。类似地,EEHTS算法在硬件任务调度时动态改变FPGA的工作频率,达到降低功耗的目的。模拟实验结果表明,EEHTS算法在不影响硬件任务截止期要求的前提下,可以有效降低系统功耗。 相似文献
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在大规模的Hadoop集群中,良好的任务调度策略对提高数据本地性、减小网络传输开销、减少作业执行时间以及提高集群的作业吞吐量都有着重要的影响。本文针对Hadoop架构中Reduce任务的数据本地性较低问题,提出了一种基于延迟调度策略的Reduce任务调度优化算法,通过提高Reduce任务的数据本地性来减少作业执行时间以及提高作业吞吐量,该算法在Hadoop架构的Early Shuffle阶段,使用多级延迟调度策略来提高Reduce任务的数据本地性。最后重写原生公平调度器代码实现了该调度算法,并与原生公平调度器进行了对比实验分析,实验结果表明该算法明显减少了作业执行时间,提高了集群的作业吞吐量。 相似文献
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为提高跨层穿梭车系统料箱拣选出库效率,降低任务出库超时率,建立了跨层穿梭车双提升机系统出库任务调度数学模型,并将任务出库期限引入调度策略。在此基础上,使用蚁群-粒子群双层智能优化算法对模型进行了求解,引入随机变异对粒子群算法进行改进,提出使用置换复杂度对粒子变异程度进行控制,避免算法早熟收敛。利用MATLAB进行过程仿真,获得各调度方案的出库总时间和任务超时信息。通过实验证明该策略能更好地适应电商环境下复杂的出库任务调度要求,得到更为合理的任务调度方案。 相似文献
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在无线定位中,精确定位面临的一个主要问题是信号的非视距传播(NLOS),NLOS的传播会给距离测量值增加较大的正性误差。在TOA测量距离的基础上,提出了距离几何定位算法。算法利用基站与移动台之间的距离几何关系,构造距离误差优化约束函数,对距离测量值进行合理的修正来提高定位精度。仿真结果表明,该算法能够有效地减小NLOS误差的影响,而且在不同的NLOS误差下表现稳定。 相似文献