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 |