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有期限约束多工作流调度的多目标优化研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第14-34页
    1.1 研究背景和意义第14-23页
        1.1.1 典型科学工作流应用第14-16页
        1.1.2 工作流应用管理系统第16-18页
        1.1.3 DAG在共享资源上的调度配置第18-20页
        1.1.4 研究意义第20-23页
    1.2 研究现状第23-30页
        1.2.1 工作流调度算法分类第23-27页
        1.2.2 多DAG共同调度算法第27-30页
    1.3 研究内容及创新点第30-32页
    1.4 论文结构第32-34页
第2章 基本模型假设与实验平台第34-44页
    2.1 基本DAG模型第34-35页
    2.2 HEFT算法基础第35-37页
    2.3 示例数据假设第37-39页
    2.4 多DAG共同调度模型第39-40页
    2.5 实验仿真环境第40-43页
    2.6 本章小结第43-44页
第3章 基于反向DAG调度的子期限获取方法第44-54页
    3.1 相关工作第44-45页
    3.2 反向DAG调度获取子期限第45-48页
        3.2.1 反向调度获取子期限基本步骤第45-47页
        3.2.2 完整RHEFT算法第47-48页
    3.3 实验验证与分析第48-52页
        3.3.1 示例数据验证第48-51页
        3.3.2 实验分析第51-52页
    3.4 本章小结第52-54页
第4章 具有低复杂度的多DAG吞吐量最大化调度算法第54-74页
    4.1 相关工作第54-56页
    4.2 低复杂度的吞吐量最大化算法第56-62页
        4.2.1 算法相关指标第56-59页
        4.2.2 算法关键步骤第59-60页
        4.2.3 完整的吞吐量最大化算法第60-62页
    4.3 示例数据调度分析第62-69页
        4.3.1 示例数据调度过程第62-65页
        4.3.2 示例数据调度对比分析第65-69页
    4.4 实验分析第69-72页
        4.4.1 通讯计算比变化的影响第69-70页
        4.4.2 期限变化的影响第70-72页
        4.4.3 时间复杂度对比分析第72页
    4.5 本章小结第72-74页
第5章 有期限多DAG的弹性时隙回填调度算法第74-96页
    5.1 相关工作第74-76页
    5.2 弹性时隙回填算法第76-83页
        5.2.1 弹性时隙回填算法基本步骤及相关定义第76-78页
        5.2.2 完整弹性时隙回填算法第78-83页
    5.3 ESB调度示例第83-90页
        5.3.1 时隙扩展回填过程示例第83-86页
        5.3.2 示例多DAG共同调度对比与分析第86-90页
    5.4 实验分析第90-94页
        5.4.1 通讯计算比变化对浪费时隙率的影响第90-91页
        5.4.2 期限约束下DAG数目过饱和丢弃状况第91-92页
        5.4.3 时间复杂度对比分析第92-93页
        5.4.4 动态到达多DAG策略分析第93-94页
    5.5 本章小结第94-96页
第6章 有期限约束多DAG工作流费用优化调度算法第96-110页
    6.1 相关工作第96-98页
    6.2 多DAG共同调度公平获取子期限方法第98-104页
        6.2.1 多DAG公平获取子期限基本思想第98-100页
        6.2.2 多DAG公平获取子期限算法描述第100-101页
        6.2.3 时间复杂度第101-102页
        6.2.4 示例数据验证及分析第102-104页
    6.3 基于宽松度的费用优化调度算法第104-106页
        6.3.1 费用优化算法思想第104-105页
        6.3.2 算法具体描述第105-106页
        6.3.3 时间复杂度第106页
    6.4 示例验证及实验分析第106-108页
        6.4.1 调度示例对比第106-107页
        6.4.2 实验分析第107-108页
    6.5 本章小结第108-110页
结论第110-114页
参考文献第114-124页
攻读博士学位期间取得的研究成果第124-126页
致谢第126页

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