改进的DBSCAN聚类算法在云任务调度中的应用

发布时间：2018-02-13 11:45

  本文关键词： 任务调度 基于密度的聚类算法 聚类　出处：《北京邮电大学学报》2017年S1期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对云计算环境中任务调度中存在的执行效率低的问题,提出了一种基于改进的基于密度的聚类算法(DBSCAN)的云任务调度策略.首先使用改进的基于密度的聚类算法DBSCAN对云任务进行聚类,然后与已经分类的资源进行匹配,解决资源与任务匹配程度低的问题.实验结果表明,对任务进行聚类后进行任务调度,任务在终端上的平均执行时间减少了大约35.2%,任务的调度时间也有了明显减少.
[Abstract]:Aiming at the problem of low execution efficiency in task scheduling in cloud computing environment, This paper proposes a cloud task scheduling strategy based on improved density-based clustering algorithm (DBSCANs). Firstly, the improved density-based clustering algorithm (DBSCAN) is used to cluster cloud tasks, and then it matches the classified resources. The experimental results show that the average task execution time on the terminal is reduced by about 35.2and the task scheduling time is also reduced obviously.
【作者单位】： 北京邮电大学信息安全中心;
【基金】：国家242信息安全计划项目(2015A136)
【分类号】：TP311.13

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 周水庚,周傲英,曹晶;基于数据分区的DBSCAN算法[J];计算机研究与发展;2000年10期

2 ;Scaling up the DBSCAN Algorithm for Clustering Large Spatial Databases Based on Sampling Technique[J];Wuhan University Journal of Natural Sciences;2001年Z1期

3 岳士弘,李平,郭继东,周水庚;Using Greedy algorithm: DBSCAN revisited II[J];Journal of Zhejiang University Science;2004年11期

4 蔡颖琨,谢昆青,马修军;屏蔽了输入参数敏感性的DBSCAN改进算法[J];北京大学学报(自然科学版);2004年03期

5 宋明,刘宗田;基于数据交叠分区的并行DBSCAN算法[J];计算机应用研究;2004年07期

6 熊忠阳,孙思,张玉芳,王秀琼;一种基于划分的不同参数值的DBSCAN算法[J];计算机工程与设计;2005年09期

7 何中胜;刘宗田;庄燕滨;;基于数据分区的并行DBSCAN算法[J];小型微型计算机系统;2006年01期

8 李杰;贾瑞玉;张璐璐;;一个改进的基于DBSCAN的空间聚类算法研究[J];计算机技术与发展;2007年01期

9 冯少荣;肖文俊;;基于密度的DBSCAN聚类算法的研究及应用[J];计算机工程与应用;2007年20期

10 谭颖;胡瑞飞;殷国富;;多密度阈值的DBSCAN改进算法[J];计算机应用;2008年03期

相关会议论文 前7条

1 马帅;宋国杰;唐世渭;杨冬青;王腾蛟;;基于单元划分的DBSCAN聚类算法[A];第十九届全国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2002年

2 朵春红;王翠茹;;基于取样的DBSCAN聚类算法及其遗传优化[A];第一届中国高校通信类院系学术研讨会论文集[C];2007年

3 庞洋;李海林;郭义喜;;基于DBSCAN算法的日志信息聚类研究[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集[C];2007年

4 宫蕊;舒红平;郭远远;;基于DBSCAN的密度聚类算法的研究[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集（二）[C];2008年

5 张健沛;许慧;杨静;崔洪晶;;基于数据分区、QR~*-树的并行DBSCAN算法[A];2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集（下）[C];2006年

6 范晔;周水庚;曹晶;周傲英;;通过数据取样扩展基于密度的聚类算法[A];第十六届全国数据库学术会议论文集[C];1999年

7 曹晶;周水庚;范晔;周傲英;;数据分区:一种改善基于密度的聚类算法的方法[A];第十六届全国数据库学术会议论文集[C];1999年

相关硕士学位论文 前10条

1 陆颖华;基于局部敏感哈希的DBSCAN算法研究[D];南京信息工程大学;2015年

2 韩梅;基于改进DBSCAN的复杂工业过程建模数据异常点检测研究[D];天津工业大学;2016年

3 刘聪;基于SPARK平台的LAMOST早M型光谱聚类的研究[D];山东大学;2016年

4 冯振华;基于DBSCAN聚类算法的研究与应用[D];江南大学;2016年

5 田路强;基于DBSCAN的分布式聚类及增量聚类的研究与应用[D];北京工业大学;2016年

6 李宗林;基于DBSCAN的自适应聚类算法研究[D];长沙理工大学;2015年

7 刘宏超;基于DBSCAN的文本聚类算法研究[D];江西财经大学;2016年

8 王实美;基于DBSCAN的自适应非均匀密度聚类算法研究[D];北京交通大学;2017年

9 罗启福;基于云计算的DBSCAN算法研究[D];武汉理工大学;2013年

10 吴林敏;针对非均匀数据集的DBSCAN过滤式改进算法[D];重庆大学;2009年

，

本文编号：1508083