【摘 要】
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为提高Map-Reduce模型资源调度问题的求解效能,分别考虑Map和Reduce阶段的调度过程,建立带服务质量（QoS）约束的多目标资源调度模型,并提出用于模型求解的混沌多目标粒子群算法.
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为提高Map-Reduce模型资源调度问题的求解效能,分别考虑Map和Reduce阶段的调度过程,建立带服务质量（QoS）约束的多目标资源调度模型,并提出用于模型求解的混沌多目标粒子群算法.算法采用信息熵理论来维护非支配解集,以保持解的多样性和分布均匀性;在利用Sigma方法实现快速收敛的基础上,引入混沌扰动机制,以提高种群多样性和算法全局寻优能力,避免算法陷入局部最优.实验表明,算法求解所需的迭代次数少,得到的非支配解分布均匀.Map-Reduce资源调度问题的求解过程中,在收敛性和解集的多样性方面,所
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