發(fā)布時間：2021-03-15 18:40

  隨著集群規(guī)模的逐漸擴大和性能的日益提高,集群調度技術作為集群的關鍵技術也成為研究的難點和熱點。粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)具有并行性、有效的全局/局部搜索平衡能力、計算簡單、魯棒性好等優(yōu)點,將粒子群優(yōu)化算法的引入集群調度中,具有很高的學術價值和實際意義。 本文搭建了一個基于Linux + MPI的松耦合PC集群,在集群網絡存儲節(jié)點間建立RAID5數據冗余關系,來提高數據傳輸速率和系統(tǒng)吞吐量,實現了邏輯盤卷管理(LVM),提高集群系統(tǒng)磁盤分區(qū)管理的靈活性,降低節(jié)點/磁盤的平均失效時間的同時提高了系統(tǒng)的重構速率,增強了整個集群系統(tǒng)的安全性和可靠性。 設計并實現了基于PSO算法的調度策略,包括編碼方式的設計、選擇速度-位置模型、確定集群調度問題的適應度函數和約束條件、確定算法的終止準則、設計粒子解碼方式并生成調度方案。并根據調度策略中負載均衡的要求以及粒子群算法中慣性權重的研究,提出均衡因子Ti為每個節(jié)點的負載完成率的倒數,通過把各資源的負載完成率的差值控制在一個較小的閾值之內,以動態(tài)調整慣性權重來保證負載均衡。 通過實驗得出了最佳的ω、v_(max)、ε、m取值,由于PSO算法比較出色的性能,使得集群調度策略在生成速度和精度上都有明顯的提高,添加均衡因子的調度策略由于充分考慮到集群系統(tǒng)在執(zhí)行過程中的動態(tài)負載情況,使得集群的總體執(zhí)行時間(最優(yōu)值)更小。 對最終調度結果、集群各節(jié)點的平均響應時間和CPU平均利用率進行測試和評價,通過與FCFS、Backfill的對比,基于PSO算法調度結果的效果是非常明顯的,大大縮短了集群系統(tǒng)的處理周期,為實際的生產過程節(jié)約了大量的時間和成本。加入均衡因子后,更加平衡了系統(tǒng)高利用率和短作業(yè)等待時間之間的矛盾。
【學位授予單位】：中國石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：TP338

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本文編號：2723237