导读:本文包含了流调度策略论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:并行数据流,调度策略,作业性能
流调度策略论文文献综述
葛茂松,王永利,张立铭,赵佳彬,于占龙[1]（2019）在《基于MapReduce的并行数据流调度策略》一文中研究指出本文提出一种基于MapReduce的并行数据流调度策略,包括作业性能估计策略和任务调度策略。通过对过去作业和任务信息的统计,对任务完成时间、所需资源和优先级进行估算,并以此对作业进行调度。经实验测试,利用该策略设计的算法可达到预期调度目标。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年26期）
张可佳,胡亚楠,李春生,富宇,李盼池[2]（2019）在《泛集群环境中计算密集型任务流调度策略》一文中研究指出针对计算节点较多的泛集群环境下难以快速、合理地制定计算密集型任务流调度方案的问题,提出一种基于多目标连续竞买博弈的任务调度策略.建立多目标优化调度模型,降低多目标优化函数维度,并采用线性加权和法将其转化为总和目标函数,以保证最优解的合理性.为提高最优解搜索速度,引入ETC矩阵作为最优解表达形式,设计连续竞买博弈算法.模拟真实场景并通过与同类算法的对比,表明了调度策略在泛集群环境下的响应速度、资源性价比和总成本支出等方面具有明显优势.(本文来源于《控制与决策》期刊2019年12期）
薛凡[3]（2019）在《DAG分割模型下的云工作流调度策略》一文中研究指出为了优化云工作流调度的经济代价和执行效率,提出一种基于有向无环图(DAG)分割的工作流调度算法PBWS。以工作流调度效率与代价同步优化为目标,算法将调度求解过程划分为叁个阶段进行:工作流DAG结构分割、分割结构调整及资源分配。工作流DAG结构分割阶段在确保任务间执行顺序依赖的同时求解初始的任务分割图;分割结构调整阶段以降低执行跨度为目标,在不同分割间对任务进行重分配;资源分配阶段旨在选择代价最高效的任务与资源映射关系,确保资源的总空闲时间最小。利用五种科学工作流DAG模型对算法进行了仿真实验。结果表明,PBWS算法仅以较小的执行跨度为开销,极大降低了工作流执行代价,实现了调度效率与调度代价的同步优化,其综合性能是优于同类型算法的。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2019年12期）
李国志[4]（2018）在《软件定义网络的数据流调度策略研究》一文中研究指出软件定义网络(SDN)作为一种新兴的网络架构,已经引起了学术界和工业界的广泛关注。软件定义网络的核心思想是分离网络的控制功能与转发功能,构建由数据平面、控制平面和软件定义应用平面组成的新型网络架构,这种架构极大地提高了网络控制的灵活性和数据转发的效率。随着互联网的高速发展,网络规模越来越大,导致于网络管理越来越困难,通过提高网络的运行效率来提升网络的管理水平是软件定义网络发展的主流。同时,用户对网络服务质量提出了越来越高的要求,网络需要通过有效的数据流调度策略为用户提供比较低的数据传输延迟。此外,大规模网络的数据流冲突现象越来越多,这主要是当前的调度算法建立在局部网络状态信息基础上,从而导致数据流调度策略陷入局部最优。因此,这种现象会极大地降低网络的运行效率。所以,研究通过软件定义控制技术来管理网络资源与设计数据流调度策略具有很大的现实与应用价值。本文结合软件定义网络的最新研究成果,主要研究了软件定义控制技术在数据中心网络、无线传感器网络及智能交通网络中的数据流调度策略问题。本文的主要工作与贡献包括以下叁个方面:1.研究了软件定义无线传感器网络中的数据流调度策略问题。考虑数据流在软件定义无线传感器网络(SDWSN)中的传输负载最小化(TLM)问题。从不同数据包类型角度,提出了数据流传输负载的目标优化函数,使用列文伯格-马夸尔特算法来求网络负载优化问题的解并证明了该算法是收敛的。此外,基于最优中继传感器节点选择和最优拆分数据流的角度,提出了数据流拆分最优化(FSO)算法。最后,仿真结果验证了FSO算法在软件定义无线传感器网络中能够执行高效率的数据流传输。2.研究了软件定义Fat-tree数据中心网络中的多播数据流调度策略问题。考虑负载不平衡和突发链路拥塞将严重影响Fat-tree数据中心网络(DCN)的性能。从软件定义控制技术能够对网络进行全局管理的角度,提出了软件定义Fat-tree数据中心网络(DCN)拓扑结构,从而使多播数据流传输过程中不会受到其它的带宽请求干扰。此外,基于使多播数据流均匀地分布在有效链路上的思想,提出了一种在软件定义Fat-tree数据中心网络中的多播数据流调度(MSaSDN)算法,MSaSDN算法通过减少多播数据流传输拥塞来提高网络性能。算法性能分析证明了MSaSDN算法可以达到渐近最小的网络拥塞概率,并且具有较低的时间复杂度。最后,仿真结果验证了MSaSDN算法具有比较高的多播数据流传输效率。3.研究了软件定义智能交通网络中的多播数据流调度策略问题。考虑智能交通网络对实时多播数据流传输延迟要求高。因此,引入软件定义控制技术,建立了软件定义智能交通网络拓扑结构及多播拥塞模型,提出了基于马尔可夫链的多播数据流调度(MSaMC)算法,MSaMC算法能够有效调度智能交通网络中的实时数据流。此外,算法分析显示出MSaMC算法能够使软件定义智能交通网络具有比较低的网络拥塞概率。最后,仿真结果验证了MSaMC算法有着比较低的多播数据流传输延迟,并且智能交通系统在实时数据流传输基础上,能够执行比较高的交通管理能力。(本文来源于《西南大学》期刊2018-03-20）
林兵,郭文忠,陈国龙[5]（2018）在《多云环境下带截止日期约束的科学工作流调度策略》一文中研究指出针对多云环境下带截止日期约束的科学工作流调度问题,提出一种基于遗传算法操作的自适应离散粒子群优化算法(ADPSOGA),目的是在尽可能满足工作流截止日期前提下,减少其执行代价。该方法考虑多云之间的通信代价、虚拟机的启动和关闭时间以及多云之间不同的带宽通信波动;为了避免传统粒子群优化算法(PSO,particle swarm optimization)存在的过早收敛问题,引入遗传算法的随机两点交叉操作和随机单点变异操作,有效提高种群进化过程中的多样性;在充分考虑数据通信代价和任务计算代价的情况下,设计一种基于工作流截止日期约束的代价驱动调度策略。实验结果表明,ADPSOGA在波动因素存在情况下,对工作流截止日期满足和执行代价控制方面具有良好的性能表现。(本文来源于《通信学报》期刊2018年01期）
朱园园[6]（2017）在《基于软件定义网的OpenFlow流调度策略研究》一文中研究指出软件定义网(SDN)为传统网络的发展瓶颈提供了一种解决方案,其最大的改变在于将数据面与控制面相分离,通过SDN协议来连接网络应用与基础设备,通过控制器(Controller)对网络进行全局管控。OpenFlow协议作为SDN的标准协议,通过流表进行消息传递,每张流表都由多级流表项构成,每个流表项对应着网络中传输的一条流,OpenFlow网络中有着数量庞大的流,因此能合理、有效并兼顾公平地进行OpenFlow流调度,并为用户提供优质服务显得尤为重要。在设计OpenFlow流调度算法时,需要遵循一定的公平调度原则。本文的算法中使用了综合性高的效用函数法,且进行了不同公平原则的仿真实验。经调研发现,目前数据层中的OpenFlow流调度主要研究网络中出现拥塞时的流调度策略,虽然在一定程度上避免了拥塞,但只考虑了流的转发规则。在追求良好用户体验的驱动下,将用户的需求和满意度作为流调度的重要因素。因此,在SDN的原有架构上增加用户中心网(UCN),用于提取具有用户属性的参数,构建一种基于UCN的SDN框架结构,以用户满意度为衡量标准进行OpenFlow流调度。常规的资源分配模式为满足用户需求,会尽可能地先把资源耗尽,在网络使用高峰期到达的用户只能获得极少甚至是没有资源分配,这会影响整个网络用户的满意度。由于网络中的用户处于竞争带宽资源的状态,故引入博弈论作为调度算法,而博弈又可分为合作博弈和非合作博弈。在非合作博弈中可以证明存在纳什均衡点,且在一定条件下纳什均衡也是帕累托(pareto)最优点;在合作博弈中则以系统效用函数最大化为目标进行求解,最后在这两种模型中都可得出适用于OpenFlow网络的分布式算法,用户端可通过调整速率使系统满意度达到最优。本文通过仿真验证了算法的可行性与稳定性,通过与直接分配资源的模型相比展现出了一定的优越性,另外还发现在所设网络环境下合作博弈比非合作博弈机制的用户满意度更佳。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2017-10-26）
强敏[7]（2017）在《面向VANET的低时延混合流调度策略研究》一文中研究指出近年来,车载自组网VANET(Vehiclar Ad-hoc Network)中数据的可靠传输已经成为学术界及工业界关注的焦点与热点。其中,车辆碰撞避免、驾驶路径优化、路况信息以及可用停车位信息远程获取等VANET应用面临传输可靠性的严峻挑战。针对VANET中不同数据流的可靠传输需求,设计面向VANET的低时延混合流调度策略,能够提高VANET系统的性能与效能。本文以VANET应用中不同优先级数据流共存且各自具有相应传输需求为研究背景,考虑带宽限制,提出了面向VANET的低时延混合流调度策略,成功的解决了混合数据流的资源与速率分配问题,不仅满足了不同数据流的传输需求,增加了用户体验,而且使得系统时延大大减少。具体的研究内容包括:1)提出了面向VANET的混合流调度策略。为了满足VANET中不同优先级的混合数据流的传输需求,本文考虑传输收益、保存成本以及丢包惩罚等因素,将其建模为V_MFS模型,并证明了该问题是NP-hard问题。进而将该优化问题的解转化为0-1背包问题并利用模拟退火算法提出了 TESA算法予以求解,成功地解决了 VANET中不同优先级的数据流资源与速率分配问题,通过分析,TESA算法的时间复杂度为O(loga(1/T)×L)。2)提出了 VANET中混合流调度与路径选择的联合优化策略。针对VANET中时延敏感数据流的实时传输问题,本文在V_MFS模型的基础之上,增加了路径选择条件并建模为V_MFSPS模型,确保在满足混合流调度需求的同时,时延敏感数据流能够被实时的传输并同时保证了普通数据流的传输可靠性。本文证明了 V_MFSPS模型的NP-hard性质,并通过严格的数学理论分析,证明了链路容量是路径选择的依据,并以此提出了 PS&TESA算法对模型予以求解,通过分析,该算法的时间复杂度为O(loga(1/T)×L×n2)。为了验证本文提出算法的有效性,本文进行了大量的仿真实验,实验结果表明,在同等条件下,从问题规模、CPU运行时间、传输时延、目标函数最值等方面对实验结果进行了分析,最终表明本文提出的算法是高效可行的。(本文来源于《西北大学》期刊2017-06-01）
张欣[8]（2017）在《截止时间及预算约束的云工作流调度策略》一文中研究指出随着信息量继续以几何级别增长,科研、工作以及日常生活中的细致化分工和复杂数据处理需求使得工作流技术被广泛应用。同时云计算技术能够提供高性能的计算资源使得越来越多的工作流应用执行在云上,比如科学计算,多层Web和大型数据处理应用。云计算是传统分布式计算如网格、集群等的发展。云服务作为一种富有活力的商业服务模式,通过虚拟化技术将计算资源,向互联网上的用户提供弹性的云计算服务。然而由于云计算的新特性使得云环境下工作流应用的调度问题成为一个重要的研究课题。该问题的挑战在于:任务资源映射的NP-hard性质;用户的不同的QoS要求;按需资源配置;性能波动和故障处理;混合资源调度;数据存储和传输优化。目前主要的工作流调度算法很多是借鉴原来网格环境下的调度策略,因此无法满足当前调度的目标。本文所做工作的主要贡献包括四个方面:(1)研究了云环境下的工作流调度策略,介绍了目前已有的各种工作流调度算法,并重点研究了复杂度较低的列表调度算法,分析了各算法应用于云环境下调度各类工作流时存在的缺陷。(2)提出了云环境下的工作流调度模型,分别对云工作流应用、云资源以及调度过程进行数学建模与说明,详细介绍了截止时间及预算约束的工作流调度过程。(3)针对文献中工作流调度算法在云环境下调度截止时间及预算约束的工作流时,调度成功率不高的问题,提出了一种基于路径权值的调度算法PWHEFT。该算法可以有效提高调度成功率。区别于以往的工作流调度算法,本文考虑了云环境下性能的不稳定性,并提出了工作流执行过程中动态调度策略。(4)将PWHEFT算法以及动态调度策略通过扩展添加入云计算仿真平台CloudSim中,随后对五种真实工作流应用进行模拟,根据通信计算比等参数随机生成DAG实例,添加扩展类等方法在该平台下搭建了云环境工作流调度环境。在扩展后的平台上实现了工作流调度以及延迟模拟程序,对所提出的两种算法分别进行了对比仿真实验,实验结果表明在调度这五种科学工作流时,这两种算法具有更好的调度成功率。(本文来源于《重庆大学》期刊2017-04-01）
同卫国,沙晓燕,冯德民[9]（2016）在《基于协同禁忌优化模式的云计算强安全约束工作流调度策略》一文中研究指出针对当前广泛使用的云计算工作流调度方法过多侧重于可靠性和节能等方面的优化,而忽略安全性约束要求,基于协同禁忌算法设计了一种能实现云计算工作流高效调度的方法,该方法具有安全性约束。首先对云计算工作流调度的DAG图进行定义,形式化描述安全性约束,建立云计算工作流调度的数学模型;然后基于经典的协同禁忌算法设计解的编码方式、适应度函数、变邻域结构和双禁忌表,改进了经典的协同禁忌算法;对基于该协同禁忌算法实现对云计算工作流调度的算法进行定义;最后基于云计算仿真环境Cloud-Sim进行了实验,实验结果表明,所设计的算法收敛速度较快,且其较快地寻找到了相对于其他方法更佳的调度方案,符合安全性约束要求,是一种实用的调度方法。(本文来源于《现代电子技术》期刊2016年21期）
林晓勇,朱园园,梅杰,糜正琨[10]（2016）在《一种SDN中用户群博弈的OpenFlow流调度策略》一文中研究指出提出了一种基于用户中心网络的软件定义网络框架,建立了一种基于用户群博弈策略的Open Flow流调度模型,提取用户群属性及用户最佳体验参数,从用户层面跨层至控制层进行调度,对比了非合作博弈调度与合作博弈调度。仿真结果显示,合作博弈调度的用户群整体满意度最佳,有助于通信运营商实现"用户为王"的理念。(本文来源于《电信科学》期刊2016年08期）
流调度策略论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对计算节点较多的泛集群环境下难以快速、合理地制定计算密集型任务流调度方案的问题,提出一种基于多目标连续竞买博弈的任务调度策略.建立多目标优化调度模型,降低多目标优化函数维度,并采用线性加权和法将其转化为总和目标函数,以保证最优解的合理性.为提高最优解搜索速度,引入ETC矩阵作为最优解表达形式,设计连续竞买博弈算法.模拟真实场景并通过与同类算法的对比,表明了调度策略在泛集群环境下的响应速度、资源性价比和总成本支出等方面具有明显优势.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
流调度策略论文参考文献
[1].葛茂松,王永利,张立铭,赵佳彬,于占龙.基于MapReduce的并行数据流调度策略[J].电脑知识与技术.2019
[2].张可佳,胡亚楠,李春生,富宇,李盼池.泛集群环境中计算密集型任务流调度策略[J].控制与决策.2019
[3].薛凡.DAG分割模型下的云工作流调度策略[J].计算机应用研究.2019
[4].李国志.软件定义网络的数据流调度策略研究[D].西南大学.2018
[5].林兵,郭文忠,陈国龙.多云环境下带截止日期约束的科学工作流调度策略[J].通信学报.2018
[6].朱园园.基于软件定义网的OpenFlow流调度策略研究[D].南京邮电大学.2017
[7].强敏.面向VANET的低时延混合流调度策略研究[D].西北大学.2017
[8].张欣.截止时间及预算约束的云工作流调度策略[D].重庆大学.2017
[9].同卫国,沙晓燕,冯德民.基于协同禁忌优化模式的云计算强安全约束工作流调度策略[J].现代电子技术.2016
[10].林晓勇,朱园园,梅杰,糜正琨.一种SDN中用户群博弈的OpenFlow流调度策略[J].电信科学.2016