检索结果-南通市图书馆

中国科学技术大学学报 1998年第1期28卷 109-114页

作者：陈华平黄刘生李京陈国良中国合肥高性能计算中心

在基于消息传递系统的显式并行程序设计环境下，用通常的前趋任务图有时很难精确表示任务间的偏序关系．本文首先提出了时态通讯图这一基本概念，然后说明了用ＴＣＧ表示并行程序任务间相互作用关系的一般方法以及ＴＣＧ的一些基本性质... 详细信息

在基于消息传递系统的显式并行程序设计环境下，用通常的前趋任务图有时很难精确表示任务间的偏序关系．本文首先提出了时态通讯图这一基本概念，然后说明了用ＴＣＧ表示并行程序任务间相互作用关系的一般方法以及ＴＣＧ的一些基本性质，并给出了基于ＴＣＧ的启发式任务调度方法．

关键词：并行分布计算时态通讯图启发式任务调度

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分布式科技资源多服务任务优化调度

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计算机集成制造系统 2021年第11期27卷 3209-3218页

作者：阴艳超张万达廖伟智牛红伟昆明理工大学机电工程学院云南昆明650550 电子科技大学机械与电气工程学院四川成都611731 北京理工大学机械与车辆学院北京100081

为了解决分布式环境下科技资源服务过程并发服务访问不确定性高,按需服务实体产业分配不均衡的问题,提出一种基于多群落协作搜索的启发式任务调度策略。在分析科技资源服务调度过程及特点的基础上,搭建了考虑分布式科技资源并发服务访... 详细信息

为了解决分布式环境下科技资源服务过程并发服务访问不确定性高,按需服务实体产业分配不均衡的问题,提出一种基于多群落协作搜索的启发式任务调度策略。在分析科技资源服务调度过程及特点的基础上,搭建了考虑分布式科技资源并发服务访问不确定性和资源分配不均衡性的多服务任务优化调度模型;给出该调度模型的多群落双向驱动进化算法,并采用二进制对粒子的速度和位置进行编码,通过重构粒子表达式完成粒子群算法到离散空间的映射,同时建立不同粒子群落之间的交互进化机制以增强种群的多样性,进而提高算法对搜索环境的适应能力和求解精度。以汽车发动机故障诊断维修资源服务任务调度过程为例,验证了所提方法的有效性,为复杂调度问题的求解提供了有效手段。

关键词：科技资源多服务任务启发式任务调度多群落协同交互搜索

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一种基于有向无环图的相依性网格任务调度算法

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四川大学学报（自然科学版） 2007年第3期44卷 508-512页

作者：余谅周激流四川大学计算机学院成都610065

网格任务调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一.本文首先描述了网格计算环境中的DAG任务调度模型.然后,结合网格计算环境的特点,讨论了多个相依性任务组成的应用任务调度问题,并对GS和CIGS算法进行了全面而深入的研究,并在此基础... 详细信息

网格任务调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一.本文首先描述了网格计算环境中的DAG任务调度模型.然后,结合网格计算环境的特点,讨论了多个相依性任务组成的应用任务调度问题,并对GS和CIGS算法进行了全面而深入的研究,并在此基础上提出了一个CIGS算法的改进算法.

关键词：网格任务调度模型启发式任务调度相依性任务调度

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分布式流式计算框架关键技术的研究与实现

分布式流式计算框架关键技术的研究与实现

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作者：顾昕北京邮电大学

学位级别：硕士

随着数据处理技术的发展,基于数据分析的新应用层出不穷。利用分布式系统处理海量数据的技术在国内外受到广泛的讨论和研究。随着在多种领域信息采集技术的提高,数据源的结构也有了很多变化。这些数据中不仅有传统意义上静态的、非实时... 详细信息

随着数据处理技术的发展,基于数据分析的新应用层出不穷。利用分布式系统处理海量数据的技术在国内外受到广泛的讨论和研究。随着在多种领域信息采集技术的提高,数据源的结构也有了很多变化。这些数据中不仅有传统意义上静态的、非实时的结构化数据,还有很多实时的、持续产生的非结构化的数据,这些数据如水流一样“流入”处理系统,数据的流速、流量、流向都难以掌控。面对庞大的海量数据流,要捕捉“运动”数据流中携带的信息,实时地进行复杂计算,依靠传统的分布式处理模式很难实现。这就促使我们对分布式流式计算这一新的处理模式展开深入研究。目前,国内外针对分布式流式计算系统的研究还在起步阶段,在研究成果上缺乏成熟的产出。因此,作者在深入分析流数据处理应用需求的情况下,设计并实现了完整的流式计算处理框架Rtstream,对框架性能的关键性因素—任务调度算法做了深入的研究和优化,并将改进的自适应算法的实现应用到框架中,包括框架特有的本地任务调度算法和作为热点研究方向的全局任务调度算法。经过实验和性能测试,证明该框架可以根据实际应用场景进行灵活的定制,并具有符合预期的良好性能。本文的主要工作如下：（1）本文实现和设计的系统并不是一个针对特定应用场景,解决特定问题的流式处理系统。数据流形式的多样化和数据流应用场景的多样化决定了针对单一场景的系统不具有通用性和扩展性。本文对数据流应用的需求做了广义的拓展,Rtstream框架是一个用分布式手段解决数据流应用问题的通用平台,第三方的开发人员只需要专注于自己的业务需求,针对特定的数据流开发相应的业务模块,以特定的方式挂接到框架中。（2）系统框架的设计。作者在研究了开源世界著名的高性能WEB服务器Nginx的基础上,将单线程非阻塞的模型用到Rtstream框架节点中,并结合多种设计模式,解决了诸如分级处理、异步通信、高并发处理、线程池容量的自适应调整等分布式系统中的关键问题。（3）系统各模块的实现。在分布式系统中,诸如数据路由、断点续传、差错重传、拥塞控制、数据切分等问题,都有比较成熟的策略,但这些策略并不完全适用于流计算的模式。本文结合流计算的特点,在框架节点各部分模块的设计实现、节点间的传输协议等方面对传统策略进行了改进,并将基于MapReduce框架的分布式监控服务系统Zookeeper用于框架的数据路由,降低了配置和运维成本。（4）本文提出了Rtstream节点中特有的本地任务调度模型,首先,在分析本地任务调度影响因子的基础上,提出了基于权重的、综合考虑多种耗能因子的、保证Qos约束的任务优先级计算方式,并通过一种对本地节点的资源瓶颈进行预估的预测模型,指导模拟退火算法对任务优先级中的因子进行针对性的学习训练,从而使节点选择最匹配自身运行情况的任务执行。（5）本文使用启发式的方法解决并行计算中的全局任务调度这一NP-完全问题,并应用到Rtstream框架中,将蚁群算法用在任务调度模型中,通过让蚂蚁携带和收集细粒度的控制信息,完成对系统运行状况的分析和关键信息的提炼,并将其体现在控制蚂蚁选路的启发式信息中,通过对蚂蚁的实时指导降低寻找全局最优解的时间复杂度,并针对由于引入这一加强型正反馈策略使蚁群算法中的固有弊端“早熟”现象发生概率增大的问题,加入了信息素动态挥发和强制改变算法参数的策略,保证了理性蚁群算法的性能。

关键词：流式计算框架分布式网络模型启发式任务调度理性蚁群算法

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