【摘要】：現(xiàn)有多DAG調(diào)度研究主要在多個(gè)DAG共享資源調(diào)度的時(shí)間最小化、公平性最大化、吞吐量最大化等問題方面提出了相關(guān)的解決方案,然而,現(xiàn)有的方法還不能很好地解決云計(jì)算環(huán)境下多DAG共享資源調(diào)度的資源分配優(yōu)化問題。為此,首先分析討論了一組多DAG共享云計(jì)算資源調(diào)度中的多DAG數(shù)量、屬性結(jié)構(gòu)分布特點(diǎn)與資源需求量之間的關(guān)系,并在此基礎(chǔ)上提出了基于資源需求強(qiáng)度預(yù)測變異方法的進(jìn)化算法EFRD,有效地解決了云計(jì)算環(huán)境下多DAG共享資源調(diào)度的資源分配優(yōu)化問題,既保證了多DAG的調(diào)度執(zhí)行時(shí)間最小化,也避免了資源的浪費(fèi)。實(shí)驗(yàn)表明,EFRD算法能夠有效地收斂到最優(yōu)解。
[Abstract]:The existing research on multiple DAG scheduling mainly puts forward related solutions in the aspects of time minimization, fairness maximization and throughput maximization of multiple DAG shared resources. However, The existing methods can not solve the problem of resource allocation optimization for multiple DAG shared resource scheduling in cloud computing environment. For this reason, this paper first analyzes and discusses the relationship between the quantity of multiple DAG, the distribution of attribute structure and the resource demand in a group of multiple DAG shared cloud computing resource scheduling. On this basis, an evolutionary algorithm based on prediction and mutation of resource demand intensity is proposed, which effectively solves the problem of resource allocation optimization for multiple DAG shared resource scheduling in cloud computing environment, which ensures that the scheduling time of multiple DAG is minimized. It also avoids the waste of resources. Experiments show that the EFRD algorithm can converge to the optimal solution effectively.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;新疆工程學(xué)院計(jì)算機(jī)工程系;
【基金】：新疆維吾爾自治區(qū)自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2013211A031)
【分類號(hào)】：TP393.01

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本文編號(hào)：2175468