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研究了网格资源调度技术。针对网格任务的瞬变性、随机性等特点,提出了一种改进的网格资源调度算法。由于数据网格任务数量庞大,本文采用了并行遗传算法优化网格资源调度。实验结果表明,提出的改进的算法能够对大规模的数据网格任务进行有效调度,是一种有效的方法。 相似文献
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云平台中的作业调度算法一直以来都是研究的热点方向,本文首先描述了Hadoop平台,其次提出了将蚁群算法和差分算法引入到作业调度算法中,通过对信息素的改进,任务搜索,信息素更新操作等措施提高的蚁群算法的性能,将算法运用到作业调度算法,通过仿真实验说明本文的算法与基本蚁群算法相比,在作业任务计算总代价,任务完成时间,经济成本平均值方面都有明显的提高,同时降低了负载均衡,提高了资源利用率。 相似文献
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《科技广场》2015,(11)
云计算是信息时代的新型的计算模式,代表着下一代的互联网技术。资源调度和管理是云计算的关键技术之一,资源调度的目标包括满足用户服务质量、提高资源利用率、节点负载均衡等,为此有必要借助各种调度策略与各优化算法对资源调度方案进行优化,以提高任务和资源的匹配效率。聚类是将物理或者抽象的对象集合依据相似程度划分为若干类群,源于数学、统计和经济等领域,并广泛应用于很多领域。在云计算资源调度中,用户任务的资源需求特征异同,本文基于相似分治的思想,对用户任务进行聚类处理后优化调度是云计算资源调度研究的一个有效思路。实验仿真表明,任务聚类策略有效地提高了后续任务资源调度优化的效率。 相似文献
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《科技通报》2017,(12)
资源调度是云计算的重要问题之一,调度策略对云系统性能及运营成本产生直接影响。为了更好满足用户需求,在云计算环境下对多样性资源,提出一种考虑性能及信任需求混合遗传和蚁群思想的负载均衡高效调度方法。依据云计算虚拟性和弹性化要求,提出二级调度策略,先从用户应用程序至虚拟机调度,按照用户多样化需求,将任务性能需求及信任需求作为考量情况,分别通过综合性能效益参数值及综合信任效益参数值描述用户性能需求和信任需求。第二级调度为将任务配置给虚拟资源,基于遗传和蚁群思想,将分类后的任务个体根据适度值大小排序,选取全局最优初始值,通过蚁群搜索获得局部最优解,从而完成多样性资源负载均衡调度过程。仿真实验证明,运用文中资源负载均衡调度方法能够提升云计算系统资源利用效率。 相似文献
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突发浪涌数据下差异云平台数据间的关联性破坏概率逐渐增加,降低了数据在冗余环境下查询效率。按照突发浪涌数据下云平台的弱关联数据调度特征,通过基于Apriori的弱关联数据挖掘方法,采集突发浪涌数据下差异云平台的弱关联数据,通过改进离散粒子群算法优化任务节点数字串的编码形式,实现数据调度任务,对粒子位置更新公式进行优化,采用优化离散粒子群算法进行节点寻优,获取最佳调度节点集,实现突发浪涌数据下差异云平台的弱关联数据调度。实验结果表明,该调度方案能够优化云平台资源的使用效率和服务响应时间,提高了总执行效率,节省了云资源,具有较高的节能开销比和用户满意度。 相似文献
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ETL即数据抽取、转换、装载的过程,它是构建数据仓库的重要环节,而数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合。数据清洗是一个减少错误和不一致性、解决对象识别的过程,目前有很多数据清洗研究和ETL研究,但是如何在ETL过程中进行有效的数据清洗,此方面研究不多。本文将以此为问题出发点,探讨ETL中的数据清洗技术在税务系统(贵州省省直属局和九个地市州的原始数据)中的应用。 相似文献
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ETL是数据仓库解决方案的主要功能,组件分布和互操作性方面的不足被视为是ETL当前面临的主要问题,因为ETL组件以紧耦合方式存在ETL框架里.通过分布提取、转换和加载组件以实现松耦合展开探讨,互操作性是如何应用于这些分布式ETL组件,面向服务的架构(SOA)可通过重构当前的ETL框架来解决分布和互操作性不足的问题,使用SOA标准来重构ETL过程.最后,对ETL框架的分布式互操作组件进行实验检测. 相似文献
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嵌入式设备中复合型任务最优调度约束模型仿真 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2015,(8)
在ARM和Linux等嵌入式操作系统设计和应用中,为了优化进程管理和内存管理,提高嵌入式设备的运行效率,需要对复合型任务进行最优调度策略规划。提出一种改进的嵌入式设备中复合型任务最优调度约束模型,设计粒子分集聚敛算法实现对嵌入式设备中复合型任务最优调度,和实现对任务调度约束模型的改进,通过进程管理子系统,完成进程的创建、中止、进程间的通信及任务调度,进行特征分解,得到调度迭代方程。采用模糊聚类策略对任务调度管理的数据信息进行约简,可以实现最小的运算量。实验表明,通过该最优调度约束模型,调度算法对整个调度过程的时间开销影响不大,由此提高了调度算法的活性能力,总执行时间节省10%左右,可以使CPU利用率达到100%,展示了其优越性。 相似文献
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智能电网的调度系统中,存在着巨大的时变调度数据,怎样使用这些数据完成对实时电网信息的提取是本文主要的研究方向。智能电网调度云计算中主要的核心问题就是对电网调度算法的选取,因此,在分析传统方法的基础之上,本文将使用调度中的资源来对电网调度任务进行映射,实现出实数编码。依据编码规则,在进行映射时把所有的大任务分成多个子任务,再依据这些子任务的数量来为染色体的长度进行定义,染色体中对应的基因就是在网络资源中子任务的编号。改进后的遗传算法(IGA)能将种群搜索应用到各个环节中去,改进了传统的调度算法,使得任务完成时间缩短,收敛的速度得到了提高,仿真实验结果表明本文提出的电力系统优化任务调度算法为整个调度系统提高了性能,进一步优化了负载均衡。 相似文献
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针对传统的蚁群算法在云计算中存在任务调度效率低的问题,本文将共生演算法引入到蚁群算法中,首先将蚁群算法分解为2个子群,并使用共生演算法中的共生,共栖和寄生虫机制避免了算法陷入局部最优,加速了算法获得最优解,在云计算调度仿真中,基于蚁群算法-共生演算法在虚拟机负载均衡、任务完成时间,任务完成成本等方面都有良好的表现,说明本文算法能够有效的提高云计算任务调度效率。 相似文献
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ETL即数据抽取、转换和加载,是构建数据仓库和数据挖掘的重要组成部分。首先探讨了ETL体系结构,然后,通过数据抽取、数据转换和数据加载3方面来全面阐述ETL的核心内容,并讨论分析了ETL工具实现的关键技术,为数据挖掘和数据仓库的搭建提供了强有力的支持。 相似文献
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ETL(Extraction,Transformation,Load)即数据抽取、转换和加载,是构建数据仓库和数据集市的重要组成部分。ETL过程关系到数据仓库的质量,是基于数据仓库所有商业智能应用的基石。阐述了ETL设计中的各个基本步骤,并讨论分析了ETL工具的实现关键技术,对ETL设计人员提供强有力的支持。 相似文献
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提出一种引入QoS开销适应度运算的云计算任务权衡调度算法,首先进行了支持多QoS因素任务调度问题描述与网格拓扑结构构建,进行云计算任务权衡调度对多用户QoS偏好的影响力数学度量,通过多QoS开销适应度运算的引入,根据计算资源的成本和数据传输时间,来确定分配任务的位置。为了适应云存储中的多QoS偏好,重新定义PSO的适应度函数,实现任务权衡调度算法的改进。通过仿真实验研究得出,采用该算法对云计算任务节点的聚类准确性较高,进行任务调度中的实时性好。通过多QoS偏好分析,引入QoS开销适应度运算,用户满意率有明显上升,适应度函数随不同类别任务变化,有效地反映不同类型任务的QoS偏好。展示了较好的云计算任务权衡调度性能。 相似文献