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基于调度历史数据预测作业执行时间

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在基于回填策略的调度系统中,作业的预估执行时间是不可缺少的参数.传统基于用户预估的执行时间通常准确性较差.本文结合分类和基于实例的学习方法,综合使用模板相似和数值相似方法,在历史调度数据中获取当前作业的相似作业,并使用其历史信息预测当前作业执行时间.本文使用调度历史中的用户名、分组名、队列名、应用名、用户请求处理器数、用户请求(预估)执行时间和用户请求内存量这7个属性值进行训练和预测,算法中涉及的8个参数使用基因算法搜索得到.数值实验表明,相对于文献,本文在使用更少参数的前提下,得到了与文献结果中相近的低估率,并获得了更低的平均绝对误差.本文也对结果进行了初步分析,并指出了今后的改进方向.

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来源
《2017年全国高性能计算学术年会》|2017年|592-593|共2页
会议地点合肥
作者
Xiao Yonghao; 肖永浩; Xiong Min; 熊敏; Xu Lunfan; 许伦凡;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
作业调度; 执行时间预测; 基因算法; 历史数据;

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