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多種處理器調(diào)度過程及調(diào)度算法

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2017-11-02 16:50:1415

云計算環(huán)境中任務(wù)調(diào)度應用

基于改進自適應人工魚群算法的任務(wù)調(diào)度算法。該算法以任務(wù)總執(zhí)行時間作為目標函數(shù),在迭代過程中動態(tài)自適應的調(diào)整人工魚的視野和步長,同時對覓食行為進行改進,加快算法的收斂速度,避免算法陷入局部最優(yōu),以此提高任務(wù)調(diào)度
2017-11-02 17:30:253

基于禁忌搜索的蟻群算法解決焦爐推焦優(yōu)化調(diào)度問題

針對焦爐推焦過程中,計劃編制在保證結(jié)焦時間、提高焦炭質(zhì)量等因素下減小總懲罰的難點,文中提出一種基于禁忌搜索的蟻群算法解決此焦爐推焦優(yōu)化調(diào)度問題。焦爐推焦過程中存在亂箋等異常工況,利用傳統(tǒng)蟻群算法
2017-11-07 16:08:555

動態(tài)車間調(diào)度問題的改進微粒群算法

為了對生產(chǎn)車間調(diào)度過程中發(fā)生的動態(tài)事件進行快速、有效的處理,提出了一種將微粒群算法與遺傳算法(CA)、模擬退火算法(SA)相結(jié)合的混合微粒群算法(CSPSO)。通過用標準車間調(diào)度問題對該算法的性能
2017-11-07 17:26:460

并行調(diào)度能耗優(yōu)化算法

減少服務(wù)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(jié)合使用。提出一種有效的基于繁忙時間
2017-11-23 17:39:241

云任務(wù)閾值調(diào)度算法

針對當前云任務(wù)調(diào)度算法在密碼云環(huán)境中無法實現(xiàn)任務(wù)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(wù)流程中,提出一種密碼云服務(wù)架構(gòu);其次,為實現(xiàn)任務(wù)的實時調(diào)度
2017-11-24 17:08:045

一種多處理器平臺上的傳感器事務(wù)調(diào)度算法

如何有效地調(diào)度傳感器事務(wù)以維護數(shù)據(jù)的時態(tài)一致性是信息物理融合系統(tǒng)研究中的一個重要問題。已有的調(diào)度算法基本上都是針對單處理器平臺來設(shè)計的。提出一種多處理器平臺上的傳感器事務(wù)調(diào)度算法,算法通過合理地分配
2017-11-27 10:37:590

基于加速收斂蜂群算法的資源感知調(diào)度

為了能有效處理海量數(shù)據(jù),進行關(guān)聯(lián)分析、商業(yè)預測等,Hadoop分布式云計算平臺應運而生。但隨著Hadoop的廣泛應用,其作業(yè)調(diào)度方面的不足也顯現(xiàn)出來,現(xiàn)有的多種作業(yè)調(diào)度器存在參數(shù)設(shè)置復雜、啟動時
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(guān)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(wù)調(diào)度

將每一個調(diào)度方案當成一個采樣位置,利用高斯采樣的隨機性在當前尺度下搜索局部最優(yōu)解;其次,判斷算法是否處于能級穩(wěn)定狀態(tài),如果穩(wěn)定,則進入能級降低過程,最壞的調(diào)度方案將被替換;最后,算法進入尺度下降的過程算法由全局搜索
2017-11-30 15:17:250

基于公平性的D2D時隙調(diào)度算法

針對設(shè)備到設(shè)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

基于云計算遺傳算法的多任務(wù)調(diào)度算法

任務(wù)調(diào)度是云計算中的一個關(guān)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(wù)調(diào)度過程中隨著任務(wù)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

電力應急資源調(diào)度方法

大停電后快速恢復系統(tǒng)骨干網(wǎng)架,需制定科學的電力應急資源調(diào)度方案。提出一種將節(jié)點恢復順序融入應急資源調(diào)度過程的雙層決策模型,根據(jù)電網(wǎng)恢復原則,上層模型計及了節(jié)點恢復順序和電力應急資源調(diào)度方案
2017-12-14 15:56:051

副版本不可搶占的全局容錯調(diào)度算法

快速響應的問題,提出副版本不可搶占的全局容錯調(diào)度算法FTGS-NPB(fault-tolerant global scheduling with non-preemptive backups),賦予副版本全局最高優(yōu)先級,使副版本在主版本出錯后可以立刻獲得處理器資源,并且在運行過程中不會被其他任務(wù)搶
2018-01-05 14:03:260

處理器的節(jié)能調(diào)度算法

針對多處理器系統(tǒng)中隨機到達的任務(wù),設(shè)計了可靠性約束下的節(jié)能調(diào)度算法( ESACR)。該算法在滿足任務(wù)截止期限的前提下選擇一個預計產(chǎn)生能耗最小的處理器以節(jié)能,在單個處理器上運用最早截止期限優(yōu)先策略進行
2018-01-08 14:20:440

實時任務(wù)雙容錯調(diào)度算法

云環(huán)境中的處理機故障已成為云計算不可忽視的問題,容錯成為設(shè)計和發(fā)展云計算系統(tǒng)的關(guān)鍵需求。針對一些容錯調(diào)度算法在任務(wù)調(diào)度過程調(diào)度效率低下以及任務(wù)類型單一的問題,提出一種處理機和任務(wù)主副版本分組的容錯
2018-01-14 11:26:040

嵌入式多核處理器任務(wù)調(diào)度研究

針對多核處理器調(diào)度多個任務(wù)時效率不高的問題,提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法的嵌入式多核多線程系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度算法,用來找尋任務(wù)調(diào)度過程中的最優(yōu)解,以求取任務(wù)的最短完成時間。在算法中通過針對多核多線程
2018-01-17 17:49:541

基于改進GEP的局部云任務(wù)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(wù)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(wù)調(diào)度算法.首先結(jié)合云任務(wù)調(diào)度
2018-01-18 13:50:440

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

針對物聯(lián)網(wǎng)異構(gòu)調(diào)度環(huán)境下并行計算的靜態(tài)任務(wù)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(gòu)多核處理器任務(wù)調(diào)度算法

在異構(gòu)多核處理器條件下,Min-Min算法調(diào)度性能較好但在系統(tǒng)實時響應方面存在不足。最小空閑時間優(yōu)先調(diào)度算法( LSF)、最早截止時間優(yōu)先調(diào)度算法(EDF)和最大價值優(yōu)先調(diào)度算法(HVF)雖然在系統(tǒng)
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(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(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(zhuǎn)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(shè)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(gòu)系統(tǒng)多副本容錯調(diào)度算法

針對異構(gòu)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(wù)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(chǔ)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

實時操作系統(tǒng)的調(diào)度算法_實時操作系統(tǒng)的主要目標

進入該隊列的作業(yè),將它們調(diào)入內(nèi)存,為它們分配資源、創(chuàng)建進程,然后放入就緒隊列。在進程調(diào)度中采用FCFS算法時,則每次調(diào)度是從就緒隊列中選擇一個最先進入該隊列的進程,為之分配處理機,使之投入運行。該進程一直運行到完成或發(fā)生某事件而阻塞后才放棄處理機。
2020-09-01 16:55:193121

電梯調(diào)度算法有哪些?

性的特征,它是一種最簡單的電梯調(diào)度算法。 它根據(jù)乘客請求乘坐電梯的先后次序進行調(diào)度。此算法的優(yōu)點是公平、簡單,且每個乘客的請求都能依次地得到處理,不會出現(xiàn)某一乘客的請求長期得不到滿足的情況[12]。 這種方法在載荷較輕松的環(huán)境下,性能尚可接受,但是在載荷較大的情況下,這種
2020-12-31 11:29:475035

EDA多任務(wù)流調(diào)度算法實驗設(shè)計

和剩余完成時間確定任務(wù)優(yōu)先級,保證多個任務(wù)流中任務(wù)的公平調(diào)度,同時將 license數(shù)量及其類型作為處理器選擇的依據(jù),滿足EDA多任務(wù)流的調(diào)度需求。仿真結(jié)果表明,與經(jīng)典 Fairness算法相比,L- Fairness算法的平均資源利用率提高6.7%,不公平度和平均完成時間分別降低46.2
2021-03-10 15:59:305

云環(huán)境下HEDSM工作流調(diào)度策略綜述

針對傳統(tǒng)算法處理云環(huán)境中任務(wù)調(diào)度時出現(xiàn)的尋優(yōu)性能差以及尋優(yōu)方案不能滿足用戶多樣性需求的問題,在考慮任務(wù)完成時間、完成成本以及資源閑置率3個優(yōu)化目標的情況下,文中通過模擬啟發(fā)弌算法調(diào)度過程(初始化
2021-05-29 15:39:326

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 15:18:057796

異構(gòu)環(huán)境下的多DAG任務(wù)調(diào)度算法綜述

異構(gòu)環(huán)境下的多DAG任務(wù)調(diào)度算法綜述
2021-06-21 15:15:1613

什么是調(diào)度?如何進行調(diào)度

進程調(diào)度是操作系統(tǒng)最重要的內(nèi)容之一,也是學習操作系統(tǒng)的重點和難點。關(guān)于進程調(diào)度,我們首先就會問出一些問題,什么是進程調(diào)度,為什么要進程調(diào)度,如何進行調(diào)度。下面我們用一幅圖把這些問題關(guān)聯(lián)起來:
2022-08-05 09:04:228398

從裸機調(diào)度過渡到RTOS的7個小技巧

實時操作系統(tǒng)已經(jīng)成為許多嵌入式系統(tǒng)中的關(guān)鍵組件,從裸機調(diào)度過渡到RTOS可能是一件棘手的事情。這里有七個小技巧可以幫助嵌入式開發(fā)人員更輕松地完成過渡。
2022-11-29 11:09:53832

什么是指令調(diào)度(上)

指令調(diào)度是指對程序塊或過程中的操作進行排序以有效利用處理器資源的任務(wù)^[1]^。指令調(diào)度的目的就是通過重排指令,提高指令級并行性,使得程序在擁有指令流水線的CPU上更高效的運行。指令調(diào)度優(yōu)化的一個必要前提就是CPU硬件支持指令并行,否則,指令調(diào)度是毫無意義的。
2023-02-02 09:36:132200

什么是指令調(diào)度(下)

指令調(diào)度是指對程序塊或過程中的操作進行排序以有效利用處理器資源的任務(wù)[1]。指令調(diào)度的目的就是通過重排指令,提高指令級并行性,使得程序在擁有指令流水線的CPU上更高效的運行。指令調(diào)度優(yōu)化的一個必要前提就是CPU硬件支持指令并行,否則,指令調(diào)度是毫無意義的。
2023-02-02 09:36:45797

智能調(diào)度模式是什么 智能調(diào)度的優(yōu)缺點

智能調(diào)度模式是一種通過先進的信息技術(shù)和智能算法實現(xiàn)電力系統(tǒng)智能化調(diào)度的方式。智能調(diào)度模式可以是中央調(diào)度模式,區(qū)域調(diào)度模式,分布式調(diào)度模式等。   1. 中央調(diào)度模式:   中央調(diào)度模式
2023-04-11 15:35:152688

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