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基于植物生长算法的云作业调度模型

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近些年模拟植物生长算法已经成为人工智能领域的一个新的研究热点,其生物生长动力学原理可以较快速地解决非线性规划问题.当云作业数迅速增多时,现有的Hadoop平台作业调度算法容易陷入瓶颈,未能将系统的整体性能优势发挥出来.由于Hadoop缺省的作业调度算法以计算节点的距离为依据安排作业,所以该方式会导致系统资源分配不均,未能合理分配任务,整体性能未能达到最佳.为了解决上述问题,首先,针对云平台的资源和作业的特点进行分析,建立问题的数学模型.然后,提出模拟植物算法,并通过植物生长规律的Logistic模型改进现有的模拟植物生长算法,使其生长依据能量动力可变生长长度和方式.最后,使用4种植物模型进行云作业的调度,并分析其不同特点,并与6个典型的云作业算法实验比较.实验结果表明,在性能和资源分配方面,该算法优于其它算法.

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来源
《2018年全国高性能计算学术年会》|2018年|432-439|共8页
会议地点青岛
作者
LI Qiang; 李强; LIU Xiao-feng; 刘晓峰;
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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
中图分类一般性问题;
关键词
云作业; 调度模型; 植物生长模拟算法;

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