基于集群计算的任务调度算法研究  

Research on Task Scheduling Algorithm Based on Cluster Computing

作　　者：汪莹 陈新鹏 WANG Ying;CHEN Xin-peng(College of Computer Science,Sichuan University,Chengdu 610065)

机构地区：[1]四川大学计算机学院,成都610065

出　　处：《现代计算机》2020年第9期8-10,16,共4页Modern Computer

摘　　要：任务调度是一个NP难问题,一直是许多学者和研究人员的研究热点。任务调度算法的主要优化目标是最小化任务完成时间、计算成本以及最大化资源利用率。异构环境下各资源节点的任务运行速率各有不同,这使得最大限度地减少任务完成时间具有一定的挑战性。使用CloudSim平台进行算法的仿真模拟实验,经实验结果表明,遗传算法的性能优于传统的Min-Min和Max-Min算法。Task scheduling is an NP-hard problem,so it has been a research hotspot for many scholars and researchers.The main optimization goals of task scheduling algorithms are to minimize task completion time and computing costs,and to maximize resource utilization and heteroge neous computing.The environment makes minimizing task completion time extremely challenging.Uses the CloudSim platform to perform algorithm simulation experiments.The experimental results show that the genetic algorithm has better performance than the traditional minmin and max-min algorithms.

关 键 词：高性能 任务调度 负载均衡 遗传算法 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] V233.7[自动化与计算机技术—控制科学与工程]