為提高異構集群應用程序有向無環(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集群DAGs任務調(diào)度方案初始解,在調(diào)度方案初始解中反復在初始方案時隙中迭代地推送和填充應用程序任務,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應用程序任務調(diào)度模型中的仿真實驗,其結果表明,所提算法在關鍵路徑調(diào)度長度性能指標上具有顯著優(yōu)勢。

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【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 實驗設置
    3.2 結果分析
4 結束語



本文編號：3831016