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数据密集型计算环境下的多维资源分配与调度问题研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.2 研究现状及存在的问题第12-14页
    1.3 论文主要研究内容和组织结构第14-16页
第二章 数据密集型计算环境下的多维资源分配与调度相关研究第16-30页
    2.1 Mapreduce并行编程模型第16-23页
        2.1.1 Mapreduce资源调度方法第16-18页
        2.1.2 Mapreduce作业执行过程第18-19页
        2.1.3 Mapreduce资源调度优化相关研究第19-23页
    2.2 多维资源公平分配第23-29页
        2.2.1 资源公平分配模型第23-27页
        2.2.2 公平属性第27-29页
    2.3 本章小结第29-30页
第三章 单机计算环境下基于任务可划分的多维资源公平分配策略第30-68页
    3.1 基于字典序最大最小公平的多维资源静态分配策略第30-44页
        3.1.1 研究动机第30-32页
        3.1.2 基于字典序最大最小公平分配模型第32-34页
        3.1.3 公平性分析第34-38页
        3.1.4 LMMNS静态分配算法第38-40页
        3.1.5 实验评估第40-44页
    3.2 基于共享资源量的多维资源动态公平分配策略第44-56页
        3.2.1 研究动机第44-45页
        3.2.2 基于共享资源量的占优资源动态公平分配模型第45-47页
        3.2.3 公平性分析第47-51页
        3.2.4 dynamic-DRFS动态分配算法第51-53页
        3.2.5 实验评估第53-56页
    3.3 基于任务数量的多维资源动态公平分配策略第56-67页
        3.3.1 研究动机第56-57页
        3.3.2 基于任务数量的占优资源动态公平分配模型第57-58页
        3.3.3 公平性分析第58-63页
        3.3.4 dynamic-DRFB动态分配算法第63-64页
        3.3.5 实验评估第64-67页
    3.4 本章小结第67-68页
第四章 多机计算环境下基于任务不可划分的多维资源公平分配策略第68-80页
    4.1 研究动机第68-69页
    4.2 多机计算环境下全局占优资源公平分配模型第69-70页
    4.3 离散内点搜索算法第70-74页
        4.3.1 DISA算法第71-72页
        4.3.2 修复算子第72-74页
    4.4 实验评估第74-78页
    4.5 本章小结第78-80页
第五章 面向Mapreduce能耗与时间跨度最小化资源调度策略第80-96页
    5.1 研究动机第80-82页
    5.2 能耗与时间跨度最小化模型第82-83页
    5.3 二阶段启发式算法第83-86页
        5.3.1 TPHA-Ⅰ算法第84-85页
        5.3.2 TPHA-Ⅱ算法第85-86页
    5.4 改进的NSGA-Ⅱ算法第86-88页
    5.5 实验评估第88-94页
    5.6 本章小结第94-96页
第六章 面向Mapreduce收益最大化资源调度策略第96-120页
    6.1 基于单作业执行收益最大化的资源调度策略第96-107页
        6.1.1 研究动机第96-97页
        6.1.2 单作业单位时间收益最大化模型第97-98页
        6.1.3 二部图b匹配舍入算法第98-101页
        6.1.4 算法分析第101-102页
        6.1.5 实验评估第102-107页
    6.2 基于多作业执行收益最大化的资源调度策略第107-118页
        6.2.1 研究动机第107页
        6.2.2 多作业单位时间收益模型第107-112页
        6.2.3 离线调度算法第112-114页
        6.2.4 在线调度算法第114-115页
        6.2.5 实验评估第115-118页
    6.3 本章小结第118-120页
第七章 总结第120-124页
    7.1 论文的主要工作第120-122页
    7.2 未来的研究工作第122-124页
参考文献第124-135页
攻读博士学位期间完成的科研成果第135-137页
致谢第137页

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