【摘 要】
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分布式计算通过对整体任务的拆分与分配,显著提升了任务处理效率,为处理超大规模数据提供了可能,并广泛应用于云计算与存储、物流配送、广告推销等方面.调度算法（scheduling algorithm）是优化分布式计算的关键,使得任务计算总耗时极大缩短,并在一定程度上保持了处理器的负载均衡.目前任务调度的算法大多应用于一组由依赖关系连接的任务中,任务与任务之间的依赖关系可以建模为有向无环图（direct
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分布式计算通过对整体任务的拆分与分配,显著提升了任务处理效率,为处理超大规模数据提供了可能,并广泛应用于云计算与存储、物流配送、广告推销等方面.调度算法（scheduling algorithm）是优化分布式计算的关键,使得任务计算总耗时极大缩短,并在一定程度上保持了处理器的负载均衡.目前任务调度的算法大多应用于一组由依赖关系连接的任务中,任务与任务之间的依赖关系可以建模为有向无环图（directed acyclic graph,DAG）.但在实际需求中,通常有不止一个DAG（即一组依赖任务）在等待调度,更一般的情况是需要处理由数个连通DAG构成的依赖任务簇（由连通DAG构成的非连通图）.对于依赖任务簇来说,部分基于连通性的中心性算法无法继续使用,不能进行直接推广.同时除依赖关系外,依赖任务簇中还存在独立关系,这需要与调度一组依赖任务不同的策略应对.由于现实的需求和实际问题的困难性,虽然依赖任务调度已有了众多较为成熟的启发式算法,但依然有必要给予依赖任务簇以合适的调度算法.本文我们针对适用于依赖任务簇的调度算法设计展开研究.本文首先提出了依赖任务簇调度的三点困难:构成簇的每组依赖任务占用的处理器数量如何确定、每组依赖任务开始时间如何规划、独立任务间如何实现时间的互补利用以减少处理器资源浪费.其次尝试通过推广依赖任务调度算法,从正面解决已知的困难,在这一过程中给出了最优调度下依赖任务组所需处理器数量的上界.最终基于关键路径和中心顶点理论,结合任务间的插空策略,提出两种适用于依赖任务簇调度的算法.本文研究内容如下:·相较于依赖任务调度,研究了依赖任务簇调度的困难之处,这为下文中算法设计的合理性提供了理论支撑,并启发了算法细节的构思.·探究调度最优时所需的最小处理器数量与DAG的关系,并得出了“最小连通覆盖路径数”为DAG所需处理器上界的结论.·基于关键路径理论和路径切割方法提出PCOTDTCS算法.首先,使用经典的上秩（ranku）与下秩（rankd）之和确定每个DAG的关键路径,再对剩余图进行自下而上的路径划分,并利用阈值的控制令其生成分区划分,最终将所有切割好的路径预置于处理器中.此外,本文基于中心顶点的方法又提出了CVEOTDTCS算法.该算法在“种子”的选取方面引入了“均流”的概念,将其作为中心性考察的一种测度,并依此对顶点进行排序和划分,明确各顶点的优先级.在“种子”将所有顶点划分至各分区后,分区的预置与PCOTDTCS算法类似.·在任务已被预置的基础上,通过考察“插空”的可能性充分填补由依赖关系产生的处理器空闲时间,由此提出针对任务执行顺序和具体开始时间的调度方案,发挥独立任务调度的优势.·基于文章中所提出的测评度量进行模拟实验和验证,探究算法的可行性与优势.PCOTDTCS算法相较于经典的CPOP算法在依赖任务簇上的处理速度提升了 240.1%.
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