【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有單一預(yù)測(cè)策略不適用于所有異構(gòu)任務(wù)的問(wèn)題,提出一種基于本地任務(wù)與遠(yuǎn)程任務(wù)運(yùn)行時(shí)間的組合預(yù)測(cè)方案(CPS)和預(yù)測(cè)精度保證(PAA)的概念。使用Grid Sim工具集來(lái)實(shí)現(xiàn)CPS,將PAA作為定量評(píng)價(jià)由某一特定預(yù)測(cè)策略提供的預(yù)測(cè)運(yùn)行時(shí)間精度的標(biāo)準(zhǔn)。仿真實(shí)驗(yàn)表明:與本地任務(wù)預(yù)測(cè)策略如Last和滑動(dòng)窗口中值(SM)相比,CPS的平均相對(duì)殘差下降了1.58%、1.62%;與遠(yuǎn)程任務(wù)預(yù)測(cè)策略如平均運(yùn)行時(shí)間(RM)和加權(quán)移動(dòng)平均值(ES)相比,CPS的平均相對(duì)殘差下降了1.02%、2.9%。因此,PAA能從綜合策略所提供的結(jié)果中選擇接近最優(yōu)值的預(yù)測(cè),CPS增強(qiáng)了計(jì)算環(huán)境中本地任務(wù)和遠(yuǎn)程任務(wù)運(yùn)行時(shí)間的PAA。
[Abstract]:In order to solve the problem that the single prediction strategy is not suitable for all heterogeneous tasks, this paper presents the concept of (CPS) and (PAA), which are based on the running time of local task and remote task. The Grid Sim toolset is used to realize PAA, which is used as a standard to quantitatively evaluate the precision of prediction running time provided by a particular prediction strategy. The simulation results show that compared with the local task prediction strategy such as Last and sliding window median (SM), the average relative residuals are reduced by 1.58 and 1.62, and compared with the remote task prediction strategies such as average running time (RM) and weighted moving average (ES). The average relative residuals decreased by 1.02% and 2.9%. Therefore, PAA can select a prediction close to the optimal value from the results provided by the synthesis strategy. CPS enhances the PAAs of local and remote tasks running time in the computing environment.
【作者單位】： 衡陽(yáng)師范學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系;湖南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61370095,61370098,61070057,90715029) 湖南省教育廳科學(xué)研究項(xiàng)目(13C074) 衡陽(yáng)市科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2011KJ22) 湖南省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃課題(XJK014CGD006)
【分類(lèi)號(hào)】：TP38

【參考文獻(xiàn)】

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1 李?lèi)?ài)國(guó),覃征;滑動(dòng)窗口二次自回歸模型預(yù)測(cè)非線性時(shí)間序列[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2004年07期

2 蔣炎華;;網(wǎng)格環(huán)境下任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間預(yù)測(cè)技術(shù)研究[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2011年10期

【共引文獻(xiàn)】

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1 姚俊章;余永;葛運(yùn)建;;基于實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的傳感器信號(hào)倍頻算法[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2011年03期

2 劉嘉興;文吉;;Ka頻段混沌擴(kuò)頻測(cè)控系統(tǒng)的設(shè)想[J];電訊技術(shù);2009年05期

3 李大揚(yáng);楊長(zhǎng)興;舒薇;;Nimrod-G系統(tǒng)中DBC分類(lèi)調(diào)度算法探討[J];電腦與信息技術(shù);2014年03期

4 樊勇兵;陳天;陳楠;黃志蘭;呂翠娥;;云數(shù)據(jù)中心的虛擬機(jī)放置問(wèn)題[J];電信科學(xué);2015年02期

5 任政;郝振純;;滑動(dòng)窗口二次自回歸模型在徑流預(yù)報(bào)中的應(yīng)用[J];河海大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年03期

6 黃海輝;;一種周期時(shí)間序列的預(yù)測(cè)算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2006年05期

7 易建鋼;;一種改進(jìn)的FIR濾波算法及其在大型風(fēng)機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];機(jī)械制造;2012年07期

8 孫立斌;陳閎中;鄧蓉;;一種負(fù)載均衡的網(wǎng)格在線調(diào)度算法[J];計(jì)算機(jī)工程;2014年02期

9 李鋒剛;魏炎炎;楊龍;;基于和聲算法異構(gòu)Hadoop集群資源分配優(yōu)化[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2014年09期

10 張霄宏;海林鵬;賈宗璞;沈記全;趙文濤;;同構(gòu)Hadoop環(huán)境作業(yè)執(zhí)行時(shí)間計(jì)算方法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2014年10期

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1 侯澍e，

本文編號(hào)：2142223