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Evaluation of nine heuristic algorithms with data-intensive jobs and computing-intensive jobs in a dynamic environment

机译：在动态环境中评估具有数据密集型作业和计算密集型作业的九种启发式算法

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This study focuses on a dynamic environment where data-intensive jobs and computing-intensive jobs are submitted to a grid at the same time. The authors analyse nine heuristic algorithms in a grid and give a comparison of them in a simulation environment. The nine heuristics are: (i) min-min, (ii) max-min, (iii) duplex, (iv) sufferage, (v) minimum execution time (MET), (vi) opportunistic load balancing (OLB), (vii) fast-fit, (viii) best-fit and (ix) adaptive scoring job scheduling (ASJS). In the simulation, different ratios between the data-intensive jobs and computing-intensive jobs are used to investigate for the performance of the nine heuristics under different arrival rates. Five parameters are used to estimate the performance of those methods. Those parameters include average execution time, average waiting time, the number of finished jobs (FB), the sum of file size that has been submitted to the grid (SFS) and the total number of instructions of all finished jobs (SINI). Simulation results show that four out of the nine heuristics have relative good performance in the job scheduling in the grid systems. They are best-fit, MET, ASJS and OLB.
机译：这项研究的重点是动态环境，在该环境中，数据密集型作业和计算密集型作业同时提交给网格。作者分析了网格中的9种启发式算法，并在仿真环境中进行了比较。九种启发式方法是：（i）最小-最小，（ii）最大-最小，（iii）双工，（iv）痛苦，（v）最小执行时间（MET），（vi）机会负载均衡（OLB），（ vii）快速拟合，（viii）最佳拟合和（ix）自适应评分作业调度（ASJS）。在模拟中，使用数据密集型作业和计算密集型作业之间的不同比率来研究九种启发式方法在不同到达率下的性能。使用五个参数来估计这些方法的性能。这些参数包括平均执行时间，平均等待时间，已完成作业的数量（FB），已提交到网格的文件大小的总和（SFS）以及所有已完成作业的指令总数（SINI）。仿真结果表明，九种启发式算法中有四种在网格系统的作业调度中具有相对较好的性能。它们是最合适的，MET，ASJS和OLB。

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