本文關(guān)鍵詞：分布式系統(tǒng)中基于非合作博弈的調(diào)度算法　出處：《湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2016年10期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 分布式計(jì)算 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 任務(wù)調(diào)度 負(fù)載均衡

【摘要】：針對(duì)分布式系統(tǒng)中任務(wù)調(diào)度問(wèn)題,根據(jù)分布式環(huán)境下的任務(wù)調(diào)度特性,建立了一個(gè)非合作博弈的多角色任務(wù)調(diào)度框架,在此基礎(chǔ)上提出了一種基于納什均衡聯(lián)合調(diào)度策略的分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法.相比于靜態(tài)調(diào)度算法,該算法需要更少的系統(tǒng)知識(shí).能使調(diào)度器主動(dòng)學(xué)習(xí)任務(wù)到達(dá)和執(zhí)行的相關(guān)先驗(yàn)知識(shí),以適應(yīng)相鄰調(diào)度器的分配策略,目標(biāo)是使得調(diào)度器的策略趨向納什均衡.模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:所提出的算法在任務(wù)的預(yù)期時(shí)間和公平性上相對(duì)于OLB(機(jī)會(huì)主義負(fù)載均衡)、MET(最小執(zhí)行時(shí)間)、MCT(最小完成時(shí)間)等同類調(diào)度算法具有更好的調(diào)度性能.
[Abstract]:In order to solve the task scheduling problem in distributed system, a multi-role task scheduling framework based on non-cooperative game is established according to the characteristics of task scheduling in distributed environment. On this basis, a distributed reinforcement learning algorithm based on Nash equilibrium joint scheduling strategy is proposed, compared with static scheduling algorithm. The algorithm requires less system knowledge and enables the scheduler to actively learn the prior knowledge of the arrival and execution of tasks in order to adapt to the allocation policy of the adjacent scheduler. Simulation results show that the proposed algorithm is relative to OLB (opportunistic load balancing) in terms of the expected time and fairness of the task. MET (minimum execution time) and other similar scheduling algorithms have better scheduling performance.
【作者單位】： 湖南師范大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;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(61370095,61502165) 湖南師范大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目(201501023)~~
【分類號(hào)】：TP301.6
【正文快照】： 隨著科技的發(fā)展,基于Internet的計(jì)算方式發(fā)展迅速.如今云計(jì)算試圖對(duì)線上資源進(jìn)行虛擬化整合并使得需求更加透明[1-2].可以得知,當(dāng)今的計(jì)算方式從獨(dú)立的計(jì)算模式向網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展.云計(jì)算作為目前廣泛部署的分布式系統(tǒng),該系統(tǒng)可以提供巨大的計(jì)算能力滿足并發(fā)請(qǐng)求,使得云計(jì)算在日

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