基于霍普菲尔德网络的云作业调度算法

作     者：郭玉栋 左金平 Guo Yudong;Zuo Jinping

作者机构：晋中学院网络信息中心山西晋中030600 晋中学院信息技术与工程学院山西晋中030600 

基　　金：山西省高等学校科技创新基金(20171118) 山西省软科学计划研究基金(2016041008-6) 山西省高等学校教学改革创新项目(J2019183) 

出 版 物：《系统仿真学报》 (Journal of System Simulation)

年 卷 期：2019年第31卷第12期

页      码：2859-2867页

摘      要：针对当前云作业调度效率不高,资源利用不够充分,尚不能发挥其最大优势,提出一种基于霍普菲尔德网络的作业调度算法。为了实现系统资源调度能力的提高,分析影响云作业调度相关资源的特点;建立资源条件约束数学模型,再设计霍普菲儿德能量函数,并对其优化;通过标准用例集进行测试分析9个节点的平均利用率,并与3个典型算法进行性能和资源利用方面的比较。实验表明,该方法在效率上较其它3个算法有显著提升。

主 题 词：Hadoop 云调度算法 Hopfield neural network MapReduce 优化算法 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 0825[工学-环境科学与工程类] 0701[理学-数学类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16182/j.issn1004731x.joss.19-FZ0323

馆 藏 号：203827953...