【摘 要】
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调度是一种常见的决策过程,它是指给定资源限制和机器任务状态,以优化完成时间、利用率等函数为目标,对任务的分派及处理顺序做出决策的过程。通常,一个调度过程中的所有任务都需要被决策,且优化目标值与所有任务完成后的状态密切相关。但在实际中,为了平衡投入成本与性能产出之间的矛盾,很多场景不再要求所有的任务都能被处理。比如数据中心集群的尾延迟优化,通常只考虑一定比例的任务可以达到预期的响应时延而非全部任务;
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调度是一种常见的决策过程,它是指给定资源限制和机器任务状态,以优化完成时间、利用率等函数为目标,对任务的分派及处理顺序做出决策的过程。通常,一个调度过程中的所有任务都需要被决策,且优化目标值与所有任务完成后的状态密切相关。但在实际中,为了平衡投入成本与性能产出之间的矛盾,很多场景不再要求所有的任务都能被处理。比如数据中心集群的尾延迟优化,通常只考虑一定比例的任务可以达到预期的响应时延而非全部任务;在一些安全应用场景中,也有类似的问题。此类只优化部分任务完成的问题统称为分位点优化问题。目前,学术界和工业界关于分位点优化问题的研究还比较缺乏。本文对实际中常见的多并行机环境中的分位点优化问题进行了深入研究,考虑了任务是否可抢占、任务是否有释放时间、不同的优化目标等多种情况,对7个具体的调度模型进行了研究。具体来说,本文的主要贡献包括以下两点:1.提出基于Reduction算法的解决方案:该算法与LPT（Longest Processing Time First）算法和Kawaguchi[1]等人所提算法相结合,对加权完成时间和完工时间的分位点调度问题可以达到常数近似比;与SPT（Shortest Processing Time First）和线性规划相结合,可以找到优化总完成时间以及可抢占情况下完工时间的分位点调度问题的最优解。2.提出基于CONVERT算法和SRPT算法的解决方案:针对可抢占情况下的总完成时间的分位点优化问题,提出了在线算法SRPT（Shortest Remaining Processing Time First）。当考虑任务释放时间时,SRPT算法可得到该模型下2近似比的性能保证;当不考虑任务释放时间时,可得到最优解。CONVERT算法可去掉抢占限制,将原本适用于抢占模型的调度算法应用于不可抢占的调度模型。针对不可抢占且考虑释放时间的总完成时间的分位点调度模型,将该算法与SRPT算法相结合可以达到6近似比的性能保证。
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