基于Hadoop平台的作业调度算法研究

爆炸式增长的数据要求高效率地使用计算资源,Hadoop是解决大数据处理的一个方向,不过Ha-doop平台还处于发展中,很多地方还有待完善。对Hadoop自带的三种调度器的优缺点进行分析,针对希望区分和动态改变作业服务质量的情况提出了动态优先调度算法。实验结果表明动态优先调度算法能够在作业的运行中动态改变作业的优先级,在效率上也有所提升。     

Hadoop的负载均衡调度算法研究

不断增大的数据规模给Hadoop集群处理能力带来了挑战,而合理的作业调度方式与策略能够提高集群的运行效率。通过对Hadoop MapReduce的任务调度机制进行研究,设计了节点负载能力与动态优先级的计算方式,提出了一种动态优先级的负载均衡调度算法,并搭建小型Hadoop平台进行了实验分析。结果表明,该算法在集群负载均衡方面的效果要优于传统调度算法。     

蚁群算法在作业调度中应用研究

合理配置车间作业调度中的各种资源可提高生产设备利用率与生产效率,降低生产成本。本文提出了一种求解混流装配线作业调度的蚁群算法,从信息素更新、状态转移概率论证该算法。通过计算目标函数与目标追随法、遗传算法、模拟退火算法比较,结果证明该算法对作业调度能够起到优化作用。     

基于资源预测的MapReduce调度策略研究

通过对资源调度策略的深入研究与分析,参考数据库领域的并发控制等技术,提出了基于资源预测的分布式调度策略。其在两级调度策略基础上提供了资源预测、优化冲突解决等新特性,以全方面提升MapReduce作业调度的并发性、动态性和可扩展性。     

浅谈作业调度与进程调度的教学

本文从作业调度与进程调度的概念、功能、算法阐述了二者之间的区别及联系。     

浅谈作业调度与进程调度的教学

本从作业调度与进程调度的概念、功能、算法阐述了二之间的区别及联系。     

作业计划与调度教学实验系统的研究与应用

介绍了作业计划、调度与计算机仿真的概念，论述了作业计划与调度教学实验系统的设计思路和总体设计框架，对仿真结果进行了分析，对实验系统的应用进行了讨论。     

蚁群动态调度算法在混流车间作业调度的应用

混流车间作业调度是实际生产环节中的一个重要问题,也是制造系统生产管理的核心,同时实际的生产系统是一个动态生产环境.文中提出蚁群动态调度算法,通过实例具体分析并且跟传统的启发式算法相比较,实验结果证明蚁群动态调度算法对混流车间作业调度问题有较优的加工路径.     

作业计划与调度教学实验系统的研究与开发

随着学校实验教学改革的不断深入,需要组织开发更好的研究性、综合性实验;为此,开发了“作业计划与调度教学实验系统”,使学生加深对“作业计划与调度”概念的理解,掌握车间调度的方法,培养学生理论与实践相结合的能力,提高学生的学习兴趣和积极性.     

混合遗传算法求解车间作业调度问题

所谓生产调度问题,其实质如何分配资源使其更优化．这里我们所讲的资源指的是车间生产所需的设备资源．对车间生产作业调度问题进行求解,其目的就是要找出一个能够将一组工件更为科学、合理的安排到机器上从而实现最优化的生产作业方案．本文采用一种启发式算法和遗传算法相结合的混合遗传算法,在运用过程中给出其应用方法．     

关于车间作业调度的分布式遗传算法

本文针对车间调度问题提出了一种分布式遗传算法,并结合实例说明了算法的实现过程。介绍如何在车间作业计划调度中利用改进遗传算法,达到减轻人员负担,提高企业生产效率的目的。     

动态标签匹配DLMS调度器设计与实现

针对Hadoop集群节点性能差异大、资源分配随机、执行时间过长的问题,提出一种将节点性能标签（简称节点标签）和作业类别标签（简称作业标签）进行动态匹配的调度器。节点初始分类并赋予原始节点标签,节点检测自身性能指标生成动态节点标签,作业根据部分运行信息进行分类并生成作业标签,资源调度器将节点资源分配给对应标签的作业。实验结果表明,相对于YARN中自带的调度器,其在作业执行时间上有很大缩短。     

批处理系统的作业调度算法

调度算法是指根据系统的资源分配策略所规定的资源分配算法。本文从实现方法和实例验证两方面，对先来先服务调度算法、短作业优先调度算法、高优先级优先调度算法和高响应比优先调度算法四种作业调度算法进行比较和分析后得出，为什么批处理系统常采用的作业调度算法是先来先服务调度算法。     

基于改进遗传算法的柔性作业车间调度研究

针对中小型企业生产车间柔性作业调度问题,采用改进的遗传算法求解最优调度结果。将最大完工时间最小化作为调度目标,对经典遗传算法进行相应的改进。首先利用粒子群算法获取工序序列与粒子参数之间的映射关系,在初始种群中利用混沌映射和反向学习策略以提高初始种群质量;然后提出一种将机器编码和工序编码相结合的分段编码方法,以解决某道工序有多台可选机器加工的问题;最后利用自适应交叉和变异概率提高算法收敛速度。通过对 Brandimarte 设计的 10 组不同规格的基准案例进行仿真实验,得到进化曲线和最优调度方案。实验结果验证了该方法的实用性和有效性。     

基于虚拟化技术的Hadoop集群搭建与应用

Hadoop作为云计算开源项目,已得到工业界和学术界的广泛认可。传统的Hadoop环境大多基于物理服务器,难以获取足够的实验场地和设备来建立Hadoop实验环境。同时,存在维护和管理代价高、资源浪费严重等问题。基于东华云平台,提出一种在单台物理服务器上运行多台虚拟机来创建虚拟化Hadoop环境的方法,即便只有一台服务器,也可以快速搭建Hadoop环境并进行基础实验,实验证明了该集群的可用性。     

基于工作中心编码的车间作业调度算法研究

对于n个工件m台设备的作业调度问题,分析了基于作业工序编码算法存在的不足,提出了基于工作中心编码的遗传算法,即在不同染色体相同工作中心之间进行作业交换,有效扩大搜索解的空间。实验表明,基于工作中心编码算法的调度效果和调度效率均优于基于工序编码的算法。     

基于Hadoop的移动学习模型研究

随着网络技术和3G技术的不断发展,作为学校正规教育有益补充的移动学习模式受到越来越多学习者的关注。本文引入云计算概念,在分析了云计算对移动学习的影响后,提出了基于云计算平台Hadoop的移动学习模型,充分利用云计算的海量数据存储与高性能计算能力,将大量的计算和存储工作放在后台服务器中完成,解决了现有移动学习模式计算能力差、存储空间小、资源共享程度低等问题,降低了移动学习模式的进入门槛。最后在对其功能模块进行分析后,详细介绍了模型的实现方案应用流程,具有较强的可行性和良好的实用性。     

基于Globus和SGE的校园网格作业调度系统研究

本文构建了基于Globus和SGE的校园网格系统,对构建过程的重要环节进行了相关技术研究,成功地在该系统上进行了任务的提交以及调度,并完成了计算,取得了较为理想的结果。     

基于CTC的行车调度作业仿真培训平台

用工作流程自动控制方法实现铁路行车调度作业场景虚拟化、作业流可视化、培训工种类型多样化以及智能评分与行为统计,适用于装备分散自律调度集中系统(CTC)的各式车站。相较于侧重联锁操作的传统行车作业培训系统,该平台可实现行车调度作业全过程的仿真培训。以哈尔滨南站VI场进行工程实例分析,验证了该平台的可用性与有效性。     

常用作业调度算法的分析与评价

调度算法是指根据系统的资源分配策略所规定的资源分配算法．本文详细地讨论了先来先服务调度算法、短作业优先调度算法、高优先级优先调度算法和高响应比优先调度算法等四种常用作业调度算法的基本思想,并结合实例对其进行了分析和评价．