本文選題：資源調(diào)度 + 蟻群算法��； 參考：《電子學(xué)報(bào)》2016年05期

【摘要】：針對(duì)Hadoop Yarn資源調(diào)度問題,為提高集群作業(yè)執(zhí)行效率,提出一種基于蟻群算法與粒子群算法的自適應(yīng)Hadoop資源調(diào)度算法SRSAPH.SRSAPH中,通過Hadoop Yarn跳通信機(jī)制獲取負(fù)載、內(nèi)存、CPU速度等屬性信息初始化信息素矩陣;同時(shí),將粒子群算法的自我認(rèn)知能力與社會(huì)認(rèn)知能力引入到蟻群算法,提高算法的收斂速度;此外,根據(jù)蟻群算法全局最優(yōu)解的波動(dòng)趨勢動(dòng)態(tài)調(diào)整信息素?fù)]發(fā)系數(shù),提高解的精度.實(shí)驗(yàn)表明,采用SRSAPH進(jìn)行資源調(diào)度,集群的作業(yè)執(zhí)行時(shí)間縮短至少10%.
[Abstract]:Aiming at Hadoop Yarn resource scheduling problem, an adaptive Hadoop resource scheduling algorithm SRSAPH.SRSAPH based on ant colony algorithm and particle swarm optimization algorithm is proposed to improve the efficiency of cluster job execution. The load is obtained by Hadoop Yarn hopping communication mechanism. The memory CPU speed and other attribute information initialize the pheromone matrix; at the same time, the self-cognition and social cognitive ability of particle swarm optimization algorithm are introduced into ant colony algorithm to improve the convergence speed of the algorithm. According to the fluctuation trend of the global optimal solution of ant colony algorithm, the pheromone volatilization coefficient is dynamically adjusted to improve the accuracy of the solution. Experiments show that SRSAPH is used for resource scheduling, and the execution time of cluster jobs is shortened by at least 10%.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;香港大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.41301407) 江蘇省自然科學(xué)基金(No.BK20130819)
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2102777