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
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文檔簡(jiǎn)介
1、本文提出一種基于雙向動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)的模糊算法調(diào)度模型,簡(jiǎn)稱(Dynamic DualFuzzy Task Assignment)DDF。此方法綜合考慮了影響任務(wù)優(yōu)先級(jí)的各個(gè)因素的模糊性和子機(jī)優(yōu)先級(jí)兩個(gè)方面,并用客觀的模糊語(yǔ)言來(lái)描述任務(wù),構(gòu)造了模糊任務(wù)分配調(diào)度模型和子機(jī)模型的動(dòng)態(tài)雙向優(yōu)先級(jí)調(diào)度模型。采用三角模糊數(shù)來(lái)表示影響任務(wù)優(yōu)先級(jí)的因素,以及影響因素的權(quán)重向量。依靠調(diào)節(jié)λ水平截集和α確定因子來(lái)確定模糊區(qū)間,經(jīng)過(guò)綜合評(píng)判求得每個(gè)任務(wù)的優(yōu)先級(jí),
2、優(yōu)化任務(wù)的分配和調(diào)度,縮短調(diào)度時(shí)間,并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸中主機(jī)/子機(jī)模式的任務(wù)動(dòng)態(tài)分配與調(diào)度,均衡了各臺(tái)計(jì)算機(jī)的負(fù)載。
仿真實(shí)驗(yàn)證明該算法大大提高任務(wù)的執(zhí)行成功率,縮減任務(wù)的平均等待時(shí)間,正確把握處理模糊的尺度,減少了人為的干擾因素,保證了調(diào)度系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性,通過(guò)逐漸增加子機(jī)數(shù)量以及任務(wù)數(shù)量對(duì)本文算法和EDF算法進(jìn)行比較,隨著任務(wù)負(fù)載的加大,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示本文算法比單純考慮任務(wù)優(yōu)先級(jí)的EDF算法在機(jī)群工作性能方面有明顯的改進(jìn)
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