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基于云环境中数据流的多目标调度方法
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2017-12-30
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在分布式系统中,云计算作为一种新的服务提供模式出现,其执行科学应用数据流时的优势和缺点得到越来越多的关注,其主要特点为拥有大量同质和并发的任务包,并构成了性能瓶颈的主要因素.在云数据流中调度大规模任务是已被证实的 NP 难问题.专注于解决优化云数据流中的调度过程,并受现实世界启发,从不同角度将优化目标分别划分为用户指标(完工时间和经济成本)和云系统指标(网络带宽、存储约束和系统公平度),并将该调度问题制定成为一个新的连续的合作博弈,设计出快速收敛的高效 Muliti-Objective Game(MOG)调度算法,在优化用户指标的同时,实现系统指标的约束,并保证云资源的效率和公平度.通过综合实验,证实该方法与其他相关算法相比,在算法复杂度 O(l⋅K⋅M)(明显改进数量级)、结果质量(一些情况下最佳)、系统级别公平性上具有明显的优越性.
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