為提高異構(gòu)集群應(yīng)用程序有向無環(huán)圖(directed acyclic graph,DAG)系統(tǒng)調(diào)度性能,利用傳統(tǒng)列表式啟發(fā)式算法作為基線算法獲得異構(gòu)集群DAGs任務(wù)調(diào)度方案初始解,在調(diào)度方案初始解中反復(fù)在初始方案時隙中迭代地推送和填充應(yīng)用程序任務(wù),實現(xiàn)初始解調(diào)度效果改進。其在改善諸如HEFT或HCPT等列表調(diào)度算法生成的初始解方面效果很好,保持了列表式調(diào)度算法較高的計算效率。在隨機圖形生成器創(chuàng)建各種DAGs應(yīng)用程序任務(wù)調(diào)度模型中的仿真實驗,其結(jié)果表明,所提算法在關(guān)鍵路徑調(diào)度長度性能指標上具有顯著優(yōu)勢。

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 問題模型
    1.1 模型定義
    1.2 調(diào)度方案求解
    1.3 調(diào)度計劃評估
    1.4 調(diào)度過程改進
2 基于時隙堆棧的任務(wù)調(diào)度算法
    2.1 算法描述
    2.2 推送操作
    2.3 填充操作
3 實驗分析
    3.1 實驗設(shè)置
    3.2 結(jié)果分析
4 結(jié)束語



本文編號：3831016