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調(diào)度算法實現(xiàn)描述

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2017-11-07 17:26:460

并行調(diào)度能耗優(yōu)化算法

減少服務器繁忙時間是云計算并行調(diào)度中節(jié)約能耗的一種有效途徑,而現(xiàn)有基于繁忙時間的能耗節(jié)約策略大多以犧牲作業(yè)調(diào)度性能為代價,無法與其他有調(diào)度性能優(yōu)勢的作業(yè)調(diào)度算法結合使用。提出一種有效的基于繁忙時間
2017-11-23 17:39:241

基于負載預測的虛擬機動態(tài)調(diào)度算法研究與實現(xiàn)

了LFS算法,通過虛擬機歷史負載數(shù)據(jù)對虛擬機未來的負載變化情況進行預測,然后根據(jù)預測結果對虛擬機進行調(diào)度,能夠有效地避免云計算系統(tǒng)中高負載物理節(jié)點出現(xiàn),實現(xiàn)負載均衡,提高資源使用率。
2017-11-24 14:44:049

云任務閾值調(diào)度算法

針對當前云任務調(diào)度算法在密碼云環(huán)境中無法實現(xiàn)任務實時處理的問題,提出一種基于滾動優(yōu)化窗口的實時閾值調(diào)度方法。首先,將密鑰調(diào)用環(huán)節(jié)融入密碼任務流程中,提出一種密碼云服務架構;其次,為實現(xiàn)任務的實時調(diào)度
2017-11-24 17:08:045

基于加速收斂蜂群算法的資源感知調(diào)度

間長等缺陷。借助于人工蜂群算法的自組織性強、收斂速度快的優(yōu)勢,設計并實現(xiàn)了能實時檢測Hadoop內(nèi)部資源使用情況的資源感知調(diào)度器。相比于原有的作業(yè)調(diào)度器,該調(diào)度器具有參數(shù)設置少、啟動速度快等優(yōu)勢。基準測試結果表明,該調(diào)度器在異構集群
2017-11-27 11:09:060

基于Spark的資源調(diào)度算法研究

Spark作為流行的分布式數(shù)據(jù)處理框架,其資源的調(diào)度方式和資源的利用率直接關系到集群計算處理的效率和速度。針對Spark資源調(diào)度問題,在Spark自身考慮的資源因素內(nèi)存和空余核數(shù)下,提出新的調(diào)度算法
2017-11-27 15:52:290

基于多尺度量子諧振算法的任務調(diào)度

合理地分配虛擬計算資源以進行有效的任務調(diào)度是云計算中的一個核心問題。為了更好地利用虛擬計算資源,高效地完成服務需求,提出了一種基于多尺度量子諧振子算法( MQHOA)的任務調(diào)度算法。首先,該算法
2017-11-30 15:17:250

基于改進蜂群算法的多維QoS云計算任務調(diào)度算法

針對云計算環(huán)境下用戶日益多樣化的QoS需求和高效的資源調(diào)度要求,提出了基于改進蜂群算法的多維QoS云計算任務調(diào)度算法,其中包括構建任務模型、云資源模型和用戶QoS模型。為了獲得高效的調(diào)度,引入蜂群
2017-12-01 16:11:500

基于公平性的D2D時隙調(diào)度算法

針對設備到設備( D2D)通信資源分配中的時隙調(diào)度時延以及信道增益變化導致吞吐率下降的問題,提出了一種公平性時隙調(diào)度( FTDS)算法。首先,基于頻譜復用模式建立系統(tǒng)模型,并歸納為一組合優(yōu)化
2017-12-05 16:29:520

柔性工藝與車間調(diào)度集成優(yōu)化實現(xiàn)

實現(xiàn)柔性工藝與車間調(diào)度集成優(yōu)化,在考慮工件特征的加工工藝、次序及加工機器的柔性基礎上,以最小化最大完工時間為優(yōu)化目標,提出一種基于交叉變異的人工蜂群算法。該算法針對柔性工藝與車間調(diào)度集成
2017-12-06 14:50:170

基于云計算遺傳算法的多任務調(diào)度算法

任務調(diào)度是云計算中的一個關鍵問題,遺傳算法是一種能較好解決優(yōu)化問題的算法。本論文針對遺傳算法在任務調(diào)度過程中隨著任務調(diào)度問題復雜度增加,算法的性能出現(xiàn)下降的現(xiàn)象,引入K-means聚類算法,提出一種
2017-12-07 15:16:100

變領域雜草算法在多目標柔性作業(yè)車間調(diào)度中的應用

針對最小化最大完工時間、總機床負荷最小及最大負載最小的多目標柔性作業(yè)車間調(diào)度問題,提出了變鄰域雜草算法?;陔S機鍵編碼方式,構造單鏈雜草,實現(xiàn)了雜草空間到調(diào)度空間的映射;迭代后期執(zhí)行變鄰域搜索
2018-01-15 16:52:370

基于改進GEP的局部云任務調(diào)度算法

針對云計算中一些現(xiàn)有的基于批量調(diào)度模式和進化算法的動態(tài)云任務調(diào)度算法計算量較大,計算時間成本較高的現(xiàn)象,提出了一種基于改進基因表達式編程(GEP)和資源改變量的局部云任務調(diào)度算法.首先結合云任務調(diào)度
2018-01-18 13:50:440

物聯(lián)網(wǎng)具有約束關系的靜態(tài)任務表調(diào)度算法

針對物聯(lián)網(wǎng)異構調(diào)度環(huán)境下并行計算的靜態(tài)任務調(diào)度問題,提出了一種基于最早完成時間策略改變調(diào)度順序的表調(diào)度算法HDPTS。該算法針對現(xiàn)有表調(diào)度算法調(diào)度前不能準確地確定調(diào)度順序的問題,在IHEFT算法
2018-01-29 16:50:050

異構多核處理器任務調(diào)度算法

任務調(diào)度響應實時性方面表現(xiàn)優(yōu)異,但卻不適用于異構多核處理器環(huán)境。為此,提出一種高實時性任務調(diào)度算法HRSA。在Min-Min調(diào)度算法的基礎上融合LSF,EDF,HVF算法調(diào)度策略,將任務能耗、任務完成價值和任務響應比相結合,在實現(xiàn)異構多核處理器任務動態(tài)
2018-02-07 11:07:431

基于組合指派編碼模型的節(jié)點調(diào)度算法

針對感知半徑異構無線傳感器網(wǎng)絡(WSN)中的節(jié)點調(diào)度問題,提出了一種基于組合指派編碼模型的分布式節(jié)點調(diào)度算法。首先確定最大可能的組個數(shù);然后基于兩跳簇概念進行分布式分簇;最后對每個簇中的節(jié)點采用組合
2018-02-09 14:59:190

煉鋼連鑄重調(diào)度算法

針對轉爐出鋼延遲的煉鋼連鑄重調(diào)度問題,以開工時間、加工時間以及加工機器的差異度和同一爐次相鄰設備間的等待時間的差異化最小為目標建立了動態(tài)約束滿足模型,提出了基于約束滿足和斷澆修復的重調(diào)度算法。算法
2018-02-27 16:28:540

異構系統(tǒng)多副本容錯調(diào)度算法

針對異構系統(tǒng)中基于多副本機制的容錯調(diào)度方法忽略調(diào)度make span、任務問依賴與系統(tǒng)鏈路失效及嚴格調(diào)度方式調(diào)度makespan較長問題,首先提出通用調(diào)度方式下同時考慮節(jié)點和鏈路失效的可靠性計算方法
2018-03-13 10:56:150

從零開始入門 K8s | 調(diào)度器的調(diào)度流程和算法介紹

Kubernetes 作為當下最流行的容器自動化運維平臺,以聲明式實現(xiàn)了靈活的容器編排,本文以 v1.16 版本為基礎詳細介紹了 K8s 的基本調(diào)度框架、流程,以及主要的過濾器、Score 算法實現(xiàn)
2020-03-09 17:04:47934

如何在實現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用中實現(xiàn)多時隙幀調(diào)度算法

研究工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中延遲約束的多種采樣周期數(shù)據(jù)調(diào)度問題,以降低數(shù)據(jù)傳輸過程中的功耗與延遲及增加網(wǎng)絡容量為目標,提出基于負載的多時隙幀調(diào)度算法。利用快刷新率設備的優(yōu)先調(diào)度策略,滿足不同采樣周期數(shù)據(jù)的實時
2020-08-20 15:00:154

電梯調(diào)度算法有哪些?

1、傳統(tǒng)電梯調(diào)度算法 1.1先來先服務算法(FCFS) 先來先服務(FCFS-First Come First Serve)算法,是一種隨即服務算法,它不僅僅沒有對尋找樓層進行優(yōu)化,也沒有實時
2020-12-31 11:29:475035

EDA多任務流調(diào)度算法實驗設計

  針對高性能計算環(huán)境下的多個電子設計自動化(EDA)任務流調(diào)度問題,提出一種啟發(fā)式公平調(diào)度算法L- Fairness。在準備隊列選擇待調(diào)度任務時,L- Fairness算法結合任務滯后度、完成度
2021-03-10 15:59:305

可反映用戶偏好的多目標任務調(diào)度算法

針對云制造環(huán)境下的多目標任務調(diào)度問題,改進非支配排序生物地理優(yōu)化算法,提出一種反映用戶偏好的任務調(diào)度算法( UPTSA)。通過基于權重均勻分配策略定義的用戶偏好度來評估制造任務調(diào)度方案的質(zhì)量
2021-05-25 14:05:343

面向Web服務器的隨機種子調(diào)度算法

調(diào)度是擬態(tài)構造Web服務器的重要機制,現(xiàn)有的調(diào)度算法多數(shù)缺乏對擬態(tài)構造Web服務器異構性和Web服務質(zhì)量的考慮,不能解決調(diào)度機制帶來的安全性和Web服務質(zhì)量不穩(wěn)定的問題。為此,提出基于最大
2021-06-09 14:23:0811

什么是調(diào)度?為什么要調(diào)度?

什么是調(diào)度?按照某種調(diào)度算法,從進程的ready隊列中選擇進程給CPU。
2021-06-15 15:18:057798

異構環(huán)境下的多DAG任務調(diào)度算法綜述

異構環(huán)境下的多DAG任務調(diào)度算法綜述
2021-06-21 15:15:1613

多種處理器調(diào)度過程及調(diào)度算法

即按照一定的的調(diào)度算法從就緒隊列中選擇進程,把CPU使用權交給被選中進程。
2022-05-10 20:06:431022

調(diào)度算法評測與仿真系統(tǒng) 調(diào)度算法仿真系統(tǒng)介紹

調(diào)度算法效果評測上有五個挑戰(zhàn),一是效率低,一個迭代平均效果評估回收時間需要兩周左右。二是不受控,我們無法控制線下運維的執(zhí)行情況。
2022-09-23 12:00:351437

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