基于混合差分粒子群算法的MapReduce任务调度算法研究

徐俊; 汤庸; 刘道余

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基于混合差分粒子群算法的MapReduce任务调度算法研究

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在复杂网格环境下,MapReduce调度任务如何有效地利用共享可用资源实现最短的时间内完成分配任务,这样的任务分配问题是一个NP难题.提出一种混合差分粒子群算法（HDE-PSO）求解任务调度问题.新的混合差分-粒子群算法（HDEPSO）引入了DE算法的突变和交叉算子,克服传统PSO算法容易陷入局部最优解的缺陷,以增加算法的全局寻优能力.通过实验证明该HDE-PSO算法比传统PSO和DE算法具有更好的收敛性和寻优能力,并能更充分的利用共享资源.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2016年第7期|1479-1481|共3页
作者
徐俊; 汤庸; 刘道余;
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作者单位

1. 华南师范大学计算机学院 2. 广州无线电集团广州广电运通金融电子股份有限公司ATM研究院;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
Hadoop; 差分算法; 粒子群算法; MapReduce;

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