【摘 要】
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针对云任务调度中资源利用率低、任务执行时间长、资源和任务的匹配程度低等问题,提出了一种基于K-means的启发式选择调度算法。首先,依据任务的需求特征和资源的属性,通过K-
【机 构】
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长春理工大学计算机科学技术学院,长春理工大学电子信息工程学院
【基金项目】
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吉林省大数据科学与工程联合重点实验室（KYC-JC-XM-2018-03)
论文部分内容阅读
针对云任务调度中资源利用率低、任务执行时间长、资源和任务的匹配程度低等问题,提出了一种基于K-means的启发式选择调度算法。首先,依据任务的需求特征和资源的属性,通过K-means算法分别对任务和资源进行聚类分簇,使任务和资源形成匹配映射关系,将任务簇对应到合适的资源簇,解决了因任务与资源的不匹配,从而造成的资源浪费的问题。其次,为了快速处理同一资源簇中的不同任务集,采用Min-Min算法和Max-Min算法相结合的选择调度算法,有效地改善了传统的Min-Min算法中系统负载的均衡性和系统的执行效果。最
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