为取得网格中流水式计算的高吞吐率,提出一种任务指派算法X max min.在一个流水线中,任务彼此是并行的,且每个任务本身是可并行化的.当多个任务被指派到同一个并行系统时,通过最小化任务计算成本的最大值确定每个任务分得处理机的个数....为取得网格中流水式计算的高吞吐率,提出一种任务指派算法X max min.在一个流水线中,任务彼此是并行的,且每个任务本身是可并行化的.当多个任务被指派到同一个并行系统时,通过最小化任务计算成本的最大值确定每个任务分得处理机的个数.任务用于收发数据集的通信成本依赖其他任务的指派,故当相关任务的指派未完成时,需要在任务通信成本中引入均值估计.任务响应时间是计算成本和通信成本之和,它是任务指派的函数.用max min算法确定任务指派,可有效降低任务响应时间的最大值,从而使流水线的吞吐率得到提高.仿真实验表明,X max min算法使流水线取得的吞吐率与复杂的Taura算法相当.展开更多
以组件供应商参与软件产品的早期设计开发工作为背景,针对组件供应商中分配设计开发任务的问题,考虑组件供应商的设计能力、成本和开发时间的非精确性,提出了软件组件设计开发任务指派的模糊多目标规划模型.根据模型的特点运用α截集和...以组件供应商参与软件产品的早期设计开发工作为背景,针对组件供应商中分配设计开发任务的问题,考虑组件供应商的设计能力、成本和开发时间的非精确性,提出了软件组件设计开发任务指派的模糊多目标规划模型.根据模型的特点运用α截集和扩展原理将模糊模型清晰化并求解.该方法利用质量功能展开(quality function deployment,QFD)工具确定软件产品中的组件权重,提出了改进的组件供应商参与下软件开发过程中的组件规划质量屋的结构模型.最后,以具体实例说明模型和方法的应用.展开更多
文摘为取得网格中流水式计算的高吞吐率,提出一种任务指派算法X max min.在一个流水线中,任务彼此是并行的,且每个任务本身是可并行化的.当多个任务被指派到同一个并行系统时,通过最小化任务计算成本的最大值确定每个任务分得处理机的个数.任务用于收发数据集的通信成本依赖其他任务的指派,故当相关任务的指派未完成时,需要在任务通信成本中引入均值估计.任务响应时间是计算成本和通信成本之和,它是任务指派的函数.用max min算法确定任务指派,可有效降低任务响应时间的最大值,从而使流水线的吞吐率得到提高.仿真实验表明,X max min算法使流水线取得的吞吐率与复杂的Taura算法相当.
文摘以组件供应商参与软件产品的早期设计开发工作为背景,针对组件供应商中分配设计开发任务的问题,考虑组件供应商的设计能力、成本和开发时间的非精确性,提出了软件组件设计开发任务指派的模糊多目标规划模型.根据模型的特点运用α截集和扩展原理将模糊模型清晰化并求解.该方法利用质量功能展开(quality function deployment,QFD)工具确定软件产品中的组件权重,提出了改进的组件供应商参与下软件开发过程中的组件规划质量屋的结构模型.最后,以具体实例说明模型和方法的应用.
