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Dynamic access task scheduling of LEO constellation based on space-based distributed computing
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作者 LIU Wei JIN Yifeng +2 位作者 ZHANG Lei GAO Zihe TAO Ying 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2024年第4期842-854,共13页
A dynamic multi-beam resource allocation algorithm for large low Earth orbit(LEO)constellation based on on-board distributed computing is proposed in this paper.The allocation is a combinatorial optimization process u... A dynamic multi-beam resource allocation algorithm for large low Earth orbit(LEO)constellation based on on-board distributed computing is proposed in this paper.The allocation is a combinatorial optimization process under a series of complex constraints,which is important for enhancing the matching between resources and requirements.A complex algorithm is not available because that the LEO on-board resources is limi-ted.The proposed genetic algorithm(GA)based on two-dimen-sional individual model and uncorrelated single paternal inheri-tance method is designed to support distributed computation to enhance the feasibility of on-board application.A distributed system composed of eight embedded devices is built to verify the algorithm.A typical scenario is built in the system to evalu-ate the resource allocation process,algorithm mathematical model,trigger strategy,and distributed computation architec-ture.According to the simulation and measurement results,the proposed algorithm can provide an allocation result for more than 1500 tasks in 14 s and the success rate is more than 91%in a typical scene.The response time is decreased by 40%com-pared with the conditional GA. 展开更多
关键词 beam resource allocation distributed computing low Earth obbit(LEO)constellation spacecraft access task scheduling
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基于动态势博弈的边缘算力网络任务调度算法
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作者 张晶 关建峰 +1 位作者 刘科显 申奥 《电子学报》 北大核心 2025年第1期221-237,共17页
随着个性化、多样化的新型网络应用和业务的不断发展和成熟,数据量和计算需求呈指数型增长趋势,而云计算、边缘计算、智能终端设备等也得到了快速发展,计算资源呈现出泛在、分散部署的趋势,如何高效协同地利用这些泛在计算资源以满足日... 随着个性化、多样化的新型网络应用和业务的不断发展和成熟,数据量和计算需求呈指数型增长趋势,而云计算、边缘计算、智能终端设备等也得到了快速发展,计算资源呈现出泛在、分散部署的趋势,如何高效协同地利用这些泛在计算资源以满足日益增长的计算需求,成为当前网络领域研究的一项重要新课题.边缘算力网络集中在网络边缘,在靠近数据源的位置,将异构的计算资源和网络资源结合起来,通过资源感知、服务定位、任务调度等来提高资源利用率和任务执行效率,在保持低延迟和低成本的同时,实现对分布式计算资源的最优配置.边缘算力网络通常采用分布式的任务调度方式,各节点基于局部范围内的信息进行本地决策,具有决策时间短、能有效缓解中心控制器计算和通信压力等优势.然而,信息的局部、不对称特征限制了分布式任务调度的全局优化性能,导致计算任务的覆盖率无法得到保障.本文以边缘算力网络分布式任务调度为核心,依托博弈理论及多目标优化方法,设计基于最佳动态响应的分布式任务调度算法,引入两跳范围内的通信和共识消除机制,在最小化交互开销和决策延迟的情况下,最大限度地提升了分布式任务调度的任务覆盖率,实现向纳什均衡点的收敛;将两跳范围内的共识消除作为优化目标之一,建立基于分布式决策优化性和一致性双目标的动态势博弈模型,通过理论推导证明了局部决策和全局决策的渐进等价性,为纳什均衡的存在性及分布式任务调度的收敛性提供了有效的理论依据;最后,通过仿真与经典分布式决策算法和全局最优解进行了对比,验证了所提出算法的有效性和优化收益. 展开更多
关键词 边缘算力网络 任务调度 拍卖算法 动态势博弈 分布式决策
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基于多智能体与改进目标级联法的输配协同优化调度
3
作者 吉兴全 孙辰昊 +3 位作者 张玉敏 杨明 叶平峰 韩学山 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第2期165-174,共10页
输配协同优化调度问题呈现多时间尺度耦合、非凸非线性特征,其本质上是非确定性多项式难问题。随着系统可调节资源的增加,控制变量呈指数增长,“维数灾”现象愈加明显,仅基于物理模型的求解策略难以兼顾计算精度与求解效率。为此,提出... 输配协同优化调度问题呈现多时间尺度耦合、非凸非线性特征,其本质上是非确定性多项式难问题。随着系统可调节资源的增加,控制变量呈指数增长,“维数灾”现象愈加明显,仅基于物理模型的求解策略难以兼顾计算精度与求解效率。为此,提出一种基于改进多智能体双延迟深度确定性策略梯度(IMATD3)和Peaceman-Rachford(PR)目标级联(ATC)法的输配协同多时间尺度优化调度方法。根据PR分裂方法改进ATC法中主-子系统的信息迭代策略,提出基于PR-ATC的输配协同日前调度方法;通过多智能体与输配网络的离线交互提取连续调度策略的时序特征,并基于物理模型并行计算各系统调度问题,形成基于深度强化学习的离线训练和基于物理模型的在线应用联合调度决策方法。以T6-D7-D7和IEEE 118-D9-D33-D69输配网络为例,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 多智能体系统 协同优化调度 输电网 主动配电网 Peaceman-Rachford目标级联法 深度强化学习 并行计算
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并发式Spark消息分发器
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作者 何玉林 林泽杰 +2 位作者 徐毓阳 成英超 黄哲学 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第3期317-325,I0012,I0013,共11页
在大数据计算框架Spark中,驱动器采用迭代式消息分发机制,会增加任务提交的时间开销,影响任务执行的启动时间,限制了任务执行的并发性,导致多个执行器处于空闲等待状态,造成计算资源的浪费.使用线程池调度策略,构建一种高效且轻量级的... 在大数据计算框架Spark中,驱动器采用迭代式消息分发机制,会增加任务提交的时间开销,影响任务执行的启动时间,限制了任务执行的并发性,导致多个执行器处于空闲等待状态,造成计算资源的浪费.使用线程池调度策略,构建一种高效且轻量级的并发式Spark消息分发器.与迭代式Spark消息分发器不同,并发式消息分发器更加关注且更适合调度开销较大的细粒度任务作业,通过解析包含执行器重要信息的元数据,获取任务列表及各个任务对应的执行器标识,创建线程池并为每个任务启动异步计算,从而实现并发式任务分发,在保证系统稳定和任务顺利执行的前提下,最大程度地减少任务分发的时间开销.在虚拟机构建的仿真集群环境上,通过与迭代式消息分发器进行对比,证实了并发式消息分发器的良好效果.实验结果表明,在内存保持不变的前提下,并发式Spark消息分发器可减少约9%的任务执行时间,同时能提高约5%的中央处理器的利用率.并发式Spark消息分发器有效解决了迭代式消息分发机制针对细粒度任务分发的时间开销过大和计算资源浪费的问题. 展开更多
关键词 并行处理 大数据计算 Spark通信机制 消息分发 细粒度任务 线程池调度
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基于强化学习的Kubernetes云边协同计算调度算法
5
作者 汤佳伟 郭铁铮 闻英友 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第11期2400-2408,共9页
针对云边协同计算在网络资源和计算资源不平衡、任务类型和到达时间不确定的场景中存在资源利用不充分的问题,提出基于强化学习的云边协同计算资源调度算法KNCS.通过综合考虑网络资源和计算资源的状态,该算法实现了更短的传输时间、处... 针对云边协同计算在网络资源和计算资源不平衡、任务类型和到达时间不确定的场景中存在资源利用不充分的问题,提出基于强化学习的云边协同计算资源调度算法KNCS.通过综合考虑网络资源和计算资源的状态,该算法实现了更短的传输时间、处理时间和周转时间.设计统一的信息传输平台,聚合来自计算节点和各个任务的信息,支持任务依赖关系的定义,根据运行任务的类型动态调整后续任务,提供更真实的任务调度场景.实验结果表明,在云边协同计算场景下,KNCS算法的性能优于默认的Kubernetes调度算法. 展开更多
关键词 云边协同计算 物联网 任务调度 强化学习算法 分布式计算
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异构环境感知的分布式神经网络训练模型 被引量:2
6
作者 咸琳涛 刘晓兰 +1 位作者 王淦 刘建明 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第9期2821-2827,共7页
针对分布式神经网络训练在异构环境中训练速度慢、资源利用率低的问题,提出一种异构环境感知的分布式神经网络训练模型(H-PS)。根据计算节点当前状态动态调度训练任务,使计算节点能够在相同时间完成训练任务,提高资源利用率。提出通信... 针对分布式神经网络训练在异构环境中训练速度慢、资源利用率低的问题,提出一种异构环境感知的分布式神经网络训练模型(H-PS)。根据计算节点当前状态动态调度训练任务,使计算节点能够在相同时间完成训练任务,提高资源利用率。提出通信与计算并行策略,参数服务器与计算节点传输模型参数期间,计算节点持续模型计算,进一步提高资源利用率。使用灵活的量化策略,压缩神经网络模型参数,减少参数服务器与计算节点的通信开销。使用新兴的容器集群进行实验,结果表明,与现有方法相比,H-PS训练时间缩短1.4~3.5倍。 展开更多
关键词 分布式机器学习 异构环境 任务动态规划 通信与计算并行 参数动态量化 深度神经网络 容器集群
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并行分布计算中的任务调度及其分类 被引量:8
7
作者 陈华平 黄刘生 +1 位作者 安虹 陈国良 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2001年第1期45-48,共4页
1 并行分布计算中的任务调度问题 并行分布计算中的任务调度问题就是根据一定的调度规则和调度策略,把组成并行程序的一组任务或构成工作负载的一组作业,按照一定执行时序分配到并行分布系统的多个计算结点上,以期取得较好的系统执行性... 1 并行分布计算中的任务调度问题 并行分布计算中的任务调度问题就是根据一定的调度规则和调度策略,把组成并行程序的一组任务或构成工作负载的一组作业,按照一定执行时序分配到并行分布系统的多个计算结点上,以期取得较好的系统执行性能[1,2].目前许多基于并行分布处理的高性能计算中心的计算环境是由多种并行机或网络工作站机群系统构成的异构多应用系统,并且某些并行机的内部计算结点也可能是异构的(如Paragon系统中有些结点的内存为16M,有些结点的内存为32M;或者有些结点为单CPU,有些结点为双CPU),这时不同的应用层次对任务调度有不同的要求,下面就从作业调度、任务划分与一般任务调度概念的区别出发,讨论并行分布计算中的任务调度问题. 展开更多
关键词 并行分布计算 任务调度 算法 CPU 计算机
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任务分配与调度的共同进化方法 被引量:18
8
作者 钟求喜 谢涛 陈火旺 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期308-314,共7页
并行与分布式计算环境中随着独立任务的增多 ,传统进化类单种群的任务分配与调度算法的效率与效力随之大为降低 .该文在分析传统解完整编码单种群进化类算法的基础上 ,基于生物界多物种间共同进化的机制提出了任务分配与调度的合作式共... 并行与分布式计算环境中随着独立任务的增多 ,传统进化类单种群的任务分配与调度算法的效率与效力随之大为降低 .该文在分析传统解完整编码单种群进化类算法的基础上 ,基于生物界多物种间共同进化的机制提出了任务分配与调度的合作式共同进化计算模型 ,并探讨了任务分配与调度问题中的子种群合作方式与个体的适应值计算方法 .此外 ,从数学上分析了基于合作式共同进化的任务分配与调度算法的性能 ,指出共同进化调度方法中好的调度方案能以高于传统单种群进化算法的递增指数递增 .仿真分析证实了算法的理论分析结果 。 展开更多
关键词 任务分配 共同进化 进化计算 算法 计算机 任务调度
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基于模糊聚类的云任务调度算法 被引量:38
9
作者 李文娟 张启飞 +1 位作者 平玲娣 潘雪增 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期146-154,共9页
为了更好地实践云计算提供廉价按需服务的宗旨,提出了一种在模糊聚类基础上,基于两级调度模式的任务调度(FCTLBS,fuzzy clustering and two level based task scheduling)算法,新算法设置用户调度和任务调度2个等级。对资源进行性能模... 为了更好地实践云计算提供廉价按需服务的宗旨,提出了一种在模糊聚类基础上,基于两级调度模式的任务调度(FCTLBS,fuzzy clustering and two level based task scheduling)算法,新算法设置用户调度和任务调度2个等级。对资源进行性能模糊聚类;根据任务参数计算资源偏好,使不同偏好任务在不同聚类中选择,缩小了选择范围,更好地反映了任务需求。仿真实验表明,本算法较之同类算法具备一定的优越性。 展开更多
关键词 云计算 模糊聚类 任务调度 分配公平
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云环境下可用性感知的并行任务调度方法 被引量:18
10
作者 曹洁 曾国荪 +1 位作者 钮俊 许金超 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1563-1572,共10页
云计算是一种新兴的计算模式,倡导一切皆服务.云计算由于能够共享分布在世界各地的计算资源,在大规模计算和数据存储中越来越受到重视.云计算是当前IT工业界、学术界研究的热点领域,云环境中的资源可用性已成为云计算不可忽视的问题.对... 云计算是一种新兴的计算模式,倡导一切皆服务.云计算由于能够共享分布在世界各地的计算资源,在大规模计算和数据存储中越来越受到重视.云计算是当前IT工业界、学术界研究的热点领域,云环境中的资源可用性已成为云计算不可忽视的问题.对于云计算,当处理器的处理速度不同,不是一直可用于计算时,可用性成为设计和发展云计算系统的关键需求.根据并行任务图及树形云平台的结构特点,分别讨论了影响并行任务可用性需求和计算资源可用性保障的关键因素,给出一种可用性的量化计算公式.并且通过感知任务"可用性需求"和计算资源"可用性保障",实现可用性匹配,提出了两种可用性感知的调度算法Afsa和Agsa.模拟实验表明该算法能够改善云环境中资源可用性和可靠性,对提高任务调度的成功率具有实际意义. 展开更多
关键词 云计算 并行任务 可用性需求 可用性保障 任务调度
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分布式并行服务器透明性及任务调度研究 被引量:12
11
作者 杨峰 刘心松 +1 位作者 左朝树 唐续 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第9期1319-1325,共7页
针对当前多服务器系统透明性和任务调度研究中存在的问题 ,提出一种分布式并行服务器的网络服务透明性实现机制和相应的任务调度算法。该透明性机制修改服务器结点的ARP地址解析协议以及客户端到服务器端的连接和数据请求处理 ,使得整... 针对当前多服务器系统透明性和任务调度研究中存在的问题 ,提出一种分布式并行服务器的网络服务透明性实现机制和相应的任务调度算法。该透明性机制修改服务器结点的ARP地址解析协议以及客户端到服务器端的连接和数据请求处理 ,使得整个服务器系统对外界表现为惟一的VIP地址和VMAC地址 ;相应的任务调度算法则根据负载和阈值设置将服务器结点分成两个链 :有效服务器结点链和过载服务器结点链 ,然后由量值循环法对有效服务器结点链进行任务调度 在修改Linux内核网卡驱动程序和部分底层网络协议的基础上进行了实现 。 展开更多
关键词 分布式并行服务器 透明性 任务调度 地址解析 阈值
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并行分布计算中的任务调度模型 被引量:5
12
作者 陈华平 黄刘生 陈国良 《计算机科学》 CSCD 北大核心 1999年第6期33-36,共4页
In this paper,we first describe the concept of task scheduing in Parallel and Distributed Computing(PDC) ,then illustrate the task scheduling model in PDC and the way of calculating the execution cost and communicatio... In this paper,we first describe the concept of task scheduing in Parallel and Distributed Computing(PDC) ,then illustrate the task scheduling model in PDC and the way of calculating the execution cost and communication cost ,and lastly discuss an approach to estimate the communication contention overhead. 展开更多
关键词 并行分布计算 任务调度模型 调度性能 调度效率 智能计算
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一种优化MapReduce系统能耗的任务分发算法 被引量:14
13
作者 宋杰 徐澍 +2 位作者 郭朝鹏 鲍玉斌 于戈 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期323-338,共16页
MapReduce是一种典型的分布式计算模型,一经提出就被迅速应用到大数据处理系统中.文中认为MapReduce系统在能耗方面存在优化空间.对于一个分布式并行计算系统,任务的并行性对任务执行性能影响显著,并行性保证方法在优化性能的前提下还... MapReduce是一种典型的分布式计算模型,一经提出就被迅速应用到大数据处理系统中.文中认为MapReduce系统在能耗方面存在优化空间.对于一个分布式并行计算系统,任务的并行性对任务执行性能影响显著,并行性保证方法在优化性能的前提下还应该考虑系统能耗.在MapReduce系统中,传统的Map任务分发算法采用"小任务多次分发的策略",这种策略虽然保证了并行性,但会浪费节点的处理能力,消耗额外的能量;而Reduce任务分发算法尚不能保证Reduce任务间的并行性.文中提出通过动态地调整Map任务和Reduce任务大小,也即任务处理数据量的规模来保证任务并行性,降低MapReduce系统的整体能耗.文中通过实验证明该方法能够有效地降低典型MapReduce作业的能耗. 展开更多
关键词 MAPREDUCE 能耗 能耗优化 任务分发 并行性 云计算 大数据
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分布式动态负载平衡调度的一个通用模型 被引量:42
14
作者 陈华平 计永昶 陈国良 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第1期25-29,共5页
在大规模并行分布处理系统,特别是网络工作站机群(NOW)系统中,各结点机之间的负载平衡调度是最为常见的关键性问题之一.本文在简单分析了动态负载平衡调度中接收者驱动和发送者驱动这两个常用策略基础上,提出了一个通用的基于... 在大规模并行分布处理系统,特别是网络工作站机群(NOW)系统中,各结点机之间的负载平衡调度是最为常见的关键性问题之一.本文在简单分析了动态负载平衡调度中接收者驱动和发送者驱动这两个常用策略基础上,提出了一个通用的基于混合驱动策略的动态负载平衡调度模型。 展开更多
关键词 分布计划 动态负载平衡 调度模型 NOW系统
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分布式并行计算环境下混合遗传算法的研究 被引量:4
15
作者 唐天兵 韦凌云 +1 位作者 谢祥宏 严毅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第9期207-209,共3页
为提高混合遗传算法的计算效率和求解质量,提出一个并行混合遗传算法框架。该框架主要由遗传算法、小生境操作和单纯形3部分组成,遗传算法和小生境操作采用串行执行方式,单纯形采用分布式并行执行方式。分布式并行计算环境由4台计算机... 为提高混合遗传算法的计算效率和求解质量,提出一个并行混合遗传算法框架。该框架主要由遗传算法、小生境操作和单纯形3部分组成,遗传算法和小生境操作采用串行执行方式,单纯形采用分布式并行执行方式。分布式并行计算环境由4台计算机通过交换机连接构成,并设计了一个动态任务调度方案。一个典型工程算例验证了新算法的有效性,并且在分布式并行环境下取得了较好的加速比和并行效率。 展开更多
关键词 遗传算法 小生境 单纯形 分布式并行计算 任务调度
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并行分布计算中的任务调度问题(一) 被引量:6
16
作者 陈华平 李京 陈国良 《计算机科学》 CSCD 北大核心 1997年第1期28-33,共6页
<正>1引言 任务调度是并行分布计算中最具有挑战性的问题之一,其1般形式和几种受限形式是NP完全问题~[1][2]。要取得多项式时间复杂度的最优调度算法。
关键词 并行分布计算 任务调度 最优调度算法
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基于内存与文件共享机制的Spark I/O性能优化 被引量:8
17
作者 黄廷辉 王玉良 +1 位作者 汪振 崔更申 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期1-6,共6页
通过对Spark采用的弹性分布式数据集及任务调度等关键技术进行分析,发现数据处理I/O时间是影响Spark计算性能的主要瓶颈。为此,研究Spark合并文件运行模式,该模式能够减少缓存文件数量,提高Spark的I/O效率,但存在内存开销较高的缺点。... 通过对Spark采用的弹性分布式数据集及任务调度等关键技术进行分析,发现数据处理I/O时间是影响Spark计算性能的主要瓶颈。为此,研究Spark合并文件运行模式,该模式能够减少缓存文件数量,提高Spark的I/O效率,但存在内存开销较高的缺点。在此基础上,给出改进的Spark Shuffle过程,即通过设计一种使每个Mapper只生成一个缓存文件的运行模式,并且每个Mapper共享同一个内存缓冲区,从而提高I/O效率和减少内存开销。仿真结果表明,与Spark默认模式相比,该运行模式宽依赖计算过程的I/O时间缩短42.9%,可有效提高内存利用率和Spark平台运算效率。 展开更多
关键词 分布式计算 Spark平台 Shuffle过程 磁盘I/O 任务调度
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并行分布计算中的分布式动态任务调度 被引量:7
18
作者 陈华平 黄刘生 陈国良 《计算机科学》 CSCD 北大核心 1999年第4期10-12,共3页
1.引言并行分布计算中静态的启发式任务调度算法都要求并行分布程序任务在执行前是比较确定的。但一般情况下,实际并行应用程序并不满足这一限制条件,在执行前存在着许多不确定性因素,主要有:并行程序任务中的循环次数事先并不确定;条... 1.引言并行分布计算中静态的启发式任务调度算法都要求并行分布程序任务在执行前是比较确定的。但一般情况下,实际并行应用程序并不满足这一限制条件,在执行前存在着许多不确定性因素,主要有:并行程序任务中的循环次数事先并不确定;条件分支语句到底执行哪个分支,在程序执行前不能完全了解;每个任务的工作负载大小事先不能确定;任务间的数据通讯量大小只有在运行时才能决定;有些任务是动态产生的。虽然能通过某些技术把这些不确定性转化为确定性,如对条件分支的归纳,但是。 展开更多
关键词 并行分布计算 任务调度 算法
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并行任务调度算法研究 被引量:11
19
作者 马丹 张薇 李肯立 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2004年第11期91-94,共4页
对已有的并行任务调度研究方法进行了分类,并对各种并行任务图模型进行了阐述。在此基础上主要介绍了表调度、基于任务复制以及基于集群等的调度技术思想,进而对这几种调度技术的典型算法作了简略的分析。最后对并行任务调度问题的未来... 对已有的并行任务调度研究方法进行了分类,并对各种并行任务图模型进行了阐述。在此基础上主要介绍了表调度、基于任务复制以及基于集群等的调度技术思想,进而对这几种调度技术的典型算法作了简略的分析。最后对并行任务调度问题的未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 并行计算 任务调度
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淮河中上游群库联合优化调度算法及并行实现 被引量:10
20
作者 毛睿 黄刘生 +1 位作者 徐大杰 陈国良 《小型微型计算机系统》 EI CSCD 北大核心 2000年第6期603-607,共5页
淮河正阳关以上是一个复杂的水库、河道系统 ,是我国洪水预报调度难点之一 .用传统的串行计算方法来处理水库群的优化调度问题 ,面临着计算中的“维数灾”与“网格灾”问题 .本文首次提出了采用基于并行分布式计算技术的高性能计算方法... 淮河正阳关以上是一个复杂的水库、河道系统 ,是我国洪水预报调度难点之一 .用传统的串行计算方法来处理水库群的优化调度问题 ,面临着计算中的“维数灾”与“网格灾”问题 .本文首次提出了采用基于并行分布式计算技术的高性能计算方法进行群库优化调度的方法 ,并采用客户 /服务器模式在曙光 10 0 0并行机上设计实现了淮河群库优化调度系统〔1 ,2〕 .结果表明 :其调度的准确性大大优于常规调度 ,并缩短了整个决策时间 。 展开更多
关键词 水库群 优化调度 算法 淮河中上游
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