面向光子网格任务调度的迭代列表算法

发布时间：2018-01-23 22:03

  本文关键词： 光子网格 通信时间 任务调度 有向无圈图 列表算法 迭代算法 随机算法　出处：《光子学报》2014年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：光子网格中任务和通信的联合调度是一个非确定性多项式难题.为了进一步优化调度长度,本文在扩展列表算法的基础上,提出一种迭代列表调度算法.该算法通过扩展列表算法产生一个初始调度序列,并通过迭代的方式不断估计调度过程中子任务之间的通信时间;然后重新计算子任务的权重,调整子任务的调度序列,达到改善调度长度的目的.仿真实验表明,迭代调度算法对于大部分的实例能够有效地减少任务的调度长度,并且更加适用于数据密集型的任务调度.
[Abstract]:The joint scheduling of tasks and communication in photonic grids is a non-deterministic polynomial problem. In order to further optimize the scheduling length, this paper is based on the extended list algorithm. An iterative list scheduling algorithm is proposed in which an initial scheduling sequence is generated by the extended list algorithm and the communication time between the neutron tasks in the scheduling process is estimated iteratively. Then the weight of the subtask is recalculated and the scheduling sequence of the sub-task is adjusted to improve the scheduling length. Iterative scheduling algorithm can effectively reduce the scheduling length of tasks for most instances and is more suitable for data-intensive task scheduling.
【作者单位】： 厦门大学云计算与大数据研究中心;信息科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金青年项目(No.11201391)资助
【分类号】：TN929.11
【正文快照】： 0引言光子网格通过光纤及其他光网络器件将各种分布在不同物理位置的、远距离的计算资源连接起来,为生物、军事、航天等大规模数据密集型应用提供计算服务[1-3].光子网格的计算资源包括超级计算机、数据中心、显示设备、虚拟现实设备等[4].对于复杂的光子网格系统,如何有效地

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