發(fā)布時間：2021-12-28 02:51

　　分布式系統(tǒng)憑借其優(yōu)秀的計算能力得到了越來越廣泛的應(yīng)用,分布式系統(tǒng)中的處理機通常是性能異構(gòu)的,為了充分利用分布式系統(tǒng)中的計算資源,提高用戶訪問資源的滿意度以及資源調(diào)度的公平性,需要對分布式異構(gòu)環(huán)境下的任務(wù)調(diào)度問題進行研究。越來越多的學(xué)者關(guān)注分布式異構(gòu)環(huán)境中的任務(wù)調(diào)度問題,分布式異構(gòu)環(huán)境中的任務(wù)調(diào)度研究已成為高性能計算的研究熱點之一。本文圍繞分布式異構(gòu)環(huán)境中的獨立任務(wù)和相關(guān)任務(wù)問題,以霧計算和分布式計算為應(yīng)用場景,通過相應(yīng)的調(diào)度策略對任務(wù)進行排序,并將任務(wù)調(diào)度到相應(yīng)的計算節(jié)點上。設(shè)計的任務(wù)調(diào)度算法能夠縮短任務(wù)調(diào)度的跨度、提高分布式異構(gòu)系統(tǒng)的性能、降低任務(wù)調(diào)度的平均等待長度且具有較好的穩(wěn)定性。本文的主要研究工作和創(chuàng)新點總結(jié)如下:（1）首先對關(guān)聯(lián)規(guī)則分類挖掘的過程進行改進,減少分類過程中產(chǎn)生的候選集和頻繁集,提出了一種改進的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法I-Apriori算法;然后基于I-Apriori算法,提出一種霧計算（Fog Computing）任務(wù)調(diào)度模型和TSFC任務(wù)調(diào)度算法,TSFC算法結(jié)合I-Apriori算法生成的關(guān)聯(lián)規(guī)則以及最小完成時間優(yōu)先策略,將任務(wù)調(diào)度到相應(yīng)的霧計算節(jié)點上執(zhí)行;分別通過... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：133 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

不同支持度下兩種算法的執(zhí)行時間比較

反復(fù)多次實驗進行驗讓，在算法的執(zhí)行時間上，最小支持度 min_support=0.4 時算法的執(zhí)行時間較長，而最小支持度 min_support=0.6 時算法的執(zhí)行時間較短，而其他支持度(0.1,0.2,0.3,0.5,0.7,0.8,0.9)的選擇對執(zhí)行時間的影響不大。因此本章選用最小支持度分別為 0.4 和 0.6 來比較兩種關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法在不同事務(wù)數(shù)的情況下執(zhí)行時間的差異。圖 3-5 不同支持度下兩種算法的執(zhí)行時間比較

任務(wù)調(diào)度跨度對比

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]帶通信開銷的多DAG調(diào)度算法研究[D]. 曹仕杰.大連理工大學(xué) 2017
[3]云計算環(huán)境下工作流任務(wù)調(diào)度策略研究[D]. 李光智.合肥工業(yè)大學(xué) 2017
[4]云環(huán)境下科學(xué)工作流執(zhí)行優(yōu)化策略的研究[D]. 段菊.西北師范大學(xué) 2016
[5]基于模擬退火遺傳算法的云計算任務(wù)調(diào)度的研究[D]. 李曉璐.華中師范大學(xué) 2016
[6]基于改進粒子群算法的云任務(wù)調(diào)度方案研究[D]. 苗冬云.安徽財經(jīng)大學(xué) 2015
[7]云環(huán)境下有期限約束的多DAG調(diào)度方法研究[D]. 王偉.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015
[8]基于異構(gòu)多核處理器的靜態(tài)任務(wù)調(diào)度算法研究[D]. 石祥龍.南京郵電大學(xué) 2015
[9]基于異構(gòu)多核處理器的動態(tài)任務(wù)調(diào)度策略研究[D]. 李建剛.哈爾濱工程大學(xué) 2015
[10]異構(gòu)分布式環(huán)境下任務(wù)調(diào)度問題的研究[D]. 房婷.大連理工大學(xué) 2014



本文編號：3553254