导读:本文包含了分布并行调度论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,负载,子网,信息,栅格,异构,内联。
分布并行调度论文文献综述
曹政才,林诚然,黄冉[1]（2017）在《带等待时间约束并行机调度问题的Copula分布估计算法》一文中研究指出本文针对一类带等待时间约束的不相关并行机调度问题,提出了一种基于Copula函数的分布估计算法.该算法以同类订单工件数与总工件数的比值为变量,对每台机器构造了一个Copula函数,进而建立了优势种群的概率模型.基于概率模型通过采样生成子代个体编码向量组,保留了父代种群的相对位置信息.从理论上分析了所提出算法的时间复杂度,其随工件个数的增加呈对数增长.通过基于实例的数值仿真以及与已有算法的比较验证了所提算法的有效性和鲁棒性.(本文来源于《电子学报》期刊2017年12期）
吴文波[2]（2015）在《并行分布实时仿真平台任务调度技术研究》一文中研究指出随着仿真应用的不断深入,仿真规模正在逐步扩大,仿真模型越来越复杂,其对计算资源的要求也越来越高。特别是在实时仿真应用中,由于对时间约束的要求非常苛刻,其对处理平台的计算性能提出了更高的要求。而一些大规模系统内部往往存在一些并行因素,若能直接用分布、并行方法实现这部分的仿真当然就更符合系统的实际特征了,因此并行分布仿真逐渐成为实时仿真研究的焦点。然而,并行分布仿真有许多尚待解决的问题,其中任务调度是影响仿真系统运行性能和效率的关键因素之一,不恰当的调度不仅不会带来性能的提升,甚至会带来比串行仿真更差的结果。论文围绕并行分布实时仿真中的任务调度问题,从仿真任务分配和周期仿真任务集可调度性分析两方面展开研究。本文在对仿真任务调度策略进行了一般性研究的基础上,首先分析了实时仿真的可调度性问题。为保证并行分布实时仿真的实时性要求,需要在系统设计阶段就对仿真任务集进行可调度性分析。一般并行分布实时仿真中任务集都是周期性的,论文研究了周期仿真任务集在同构多处理器平台下采用固定作业优先级调度算法的可调度性分析。由于传统可调度性分析采用的理论方法不具备完备性,论文采用了模拟运行的方式进行可调度性分析。根据周期仿真任务集特点,可调度性分析主要是求可调度区间。论文首先给出一个基本可调度区间,并归纳出求解可调度区间的基本思路;然后从仿真任务执行状态界限出发,给出了两个改进的可调度区间,并将这两个改进结果合并得到最终结果,保证所求的可调度区间范围达到最小。然后针对分布式实时仿真平台、多核实时仿真平台和异构多处理器实时仿真平台叁个典型仿真应用平台,依次展开研究:(1)对于使用最广泛的分布式仿真平台,平台的复杂性将大大增加系统失效的可能性,因此可靠性是其一个关键性需求,对运行实时仿真应用的分布式仿真平台尤为重要。使用任务分配的方法来提高分布式实时仿真平台的可靠性,不需要增加额外的软硬件资源,具备更广泛的适用性。论文通过对系统可靠性及约束条件分析,将仿真任务分配问题建模为组合优化问题,并提出了一个混沌自适应模拟退火算法XASA用以求解该问题。XASA算法首先在混沌优化算法的基础上进行解空间的混沌遍历,得到一个局部最优集,然后采用自适应策略对模拟退火算法进行改进,在局部最优集的基础上进一步寻优。(2)多核处理器集群作为当前最热门的处理平台,在并行分布实时仿真中逐渐成为主流。相比较于传统的并行分布式仿真平台,多核集群的特点是节点内通信代价不可忽略,针对这一特点,论文着重分析了节点内通信对仿真任务分配问题带来的影响。通过分析单个节点的节点内/节点间通信代价,建立关于一致代价仿真任务分配问题的最小费用流模型,进而推广到一般意义下的多核处理器集群仿真任务分配问题,并建立广义最小费用流模型。通过分析通信代价凹函数的特点将凹费用网络流转换为带固定费用网络流问题之后,设计遗传模拟退火组合算法求解该问题。(3)仿真的实时性因任务的不同而存在很大差异,因此针对不同实时性要求的仿真任务需要不同类型的处理器来处理,而同一个仿真任务在不同类型的处理器上执行结果也不尽相同。论文通过分析异构多处理器平台特性,选择仿真任务在同类处理器内部自由迁移的内迁移问题作为研究对象,将异构多处理器仿真任务调度问题转化为内迁移仿真任务分配问题。在对该问题建模为整数线性规划问题的基础上,松弛为线性规划问题,将因松弛产生的未完整分配的仿真任务称为“散碎仿真任务”,论文证明了在包含有t类处理器的异构多处理器环境下,最多只有t-1个散碎仿真任务。然后根据散碎仿真任务建立二分图模型,提出通过调整边权值的方法消除图中的环,最后设计算法将散碎仿真任务完整分配到某个处理器类上。最后,本文以一个采用分布实时仿真平台的空战任务仿真系统为背景,对仿真任务分配算法进行了验证分析,仿真试验结果表明,任务分配方法能够提高仿真系统的可靠性,而XASA算法能有效克服传统模拟退火算法和混沌优化算法收敛速度慢的问题,且不失解质量。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2015-11-01）
吴楚格,王凌,郑晓龙[3]（2015）在《求解不相关并行机调度的一种自适应分布估计算法》一文中研究指出针对不相关并行机调度问题,提出一种自适应分布估计算法.根据问题特性设计工件-机器分配概率模型,并按增量学习方式进行更新.采用基于关键机器的邻域结构进行局部搜索,增强算法局部寻优能力.同时,讨论了信息熵与学习速率的关系,并利用信息熵引导学习速率自适应调整.利用标准测试算例进行仿真测试与算法比较,验证了基于信息熵的学习速率自适应调整机制以及所提算法的有效性.(本文来源于《第26届中国过程控制会议（CPCC2015）论文集》期刊2015-07-31）
耿佳灿,顾幸生[4]（2015）在《基于改进分布估计算法的带并行机模糊混合Flow Shop调度》一文中研究指出针对处理时间不确定情况下带并行机的混合Flow Shop调度问题,基于模糊规划理论,采用一种模糊数排序的方法建立了调度模型;以最小化加权模糊最大完工时间的平均值和不确定度作为调度目标,提出一种改进分布估计算法(IEDA)求解上述问题。IEDA算法采用基于NEH(Nawaz-Enscore-Ham)和破坏重建策略的初始化方法,对较优个体进行变邻域局部搜索以提高算法的局部搜索能力,同时采用破坏重建策略增加种群多样性,在最优解连续若干代没有改进时对其进行基于破坏重建策略的变邻域局部搜索,增强算法跳出局部最优的能力,并用正交设计的方法调节算法参数。仿真实验结果验证了本文算法的优越性。(本文来源于《华东理工大学学报(自然科学版)》期刊2015年02期）
李作成,钱斌,胡蓉,罗蓉娟,张桂莲[5]（2014）在《遗传-分布估计算法求解化工生产中一类带多工序的异构并行机调度问题》一文中研究指出针对化工生产中广泛存在的一类带多工序的异构并行机调度问题,即部分产品需多工序加工,同时不同产品间带序相关设置时间的异构并行机调度问题(heterogeneous parallel machine scheduling problem with multiple operations and sequence-dependent setup times,HPMSP_MOSST),提出了一种遗传-分布估计算法(genetic algorithm-estimation of distribution algorithm,GA-EDA),用于优化最早完工时间(makespan)。首先,提出了一种基于GA的概率模型训练机制,用来提高概率模型在算法进化初期的信息积累量,进而提高搜索的效率;其次,设计了一种有效的GA与EDA混合策略,使得算法的全局探索和局部开发能力得到合理平衡。计算机模拟验证了GA-EDA的有效性和鲁棒性。(本文来源于《化工学报》期刊2014年03期）
李作成,钱斌,胡蓉,向凤红,车国霖[6]（2013）在《求解一类异构并行机调度问题的分布估计算法》一文中研究指出针对流程工业中广泛存在的一类复杂异构并行机调度问题,即带工件加工约束和序相关设置时间的异构并行机调度问题,提出一种分布估计算法,用于最小化最早完工时间。首先,合理借鉴了蜜蜂养殖中"双王分区春繁法"的思想,提出一种新的概率模型更新方式,并通过子种群概率模型的交叉融合构造采样概率模型,进而引导种群进化方向,用于提高算法全局搜索的深度;其次,设计了一种基于插入法的变异操作,用于保持分布估计算法的种群多样性水平,进而提高算法全局搜索的宽度;最后,引入基于插入法和首次改进跳出原则的局部搜索方法来增强算法的局部开发能力。仿真实验和算法比较验证了所提算法的有效性和鲁棒性。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2013年09期）
王圣尧,王凌,许烨[7]（2013）在《求解相同并行机混合流水线车间调度问题的分布估计算法》一文中研究指出针对相同并行机混合流水车间调度问题,提出了一种有效的分布估计算法。针对基于排列的编码方式,设计了改进的启发式解码规则,进而提出了一种评价个体优劣的混合解码方式。建立了描述问题解空间分布的概率模型,通过对概率模型采样产生新个体,并基于优势种群更新概率模型的参数。通过基于标准测试集的数值仿真以及与已有算法的比较,验证了所提算法的有效性。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2013年06期）
樊兴,张国平,夏学知[8]（2009）在《基于信息栅格的情报分布并行处理调度方法》一文中研究指出为提高C4ISR系统处理战场情报的能力,结合海上信息基础设施建设,研究了基于信息栅格的情报分布并行处理问题.提出了一种改进Backfilling算法的分层调度方法,设计了基于信息栅格的信息融合并行处理流程,解决了当单节点计算资源不足时,利用邻近节点空闲资源完成信息处理的问题.实验结果表明该方法对降低大容量情报处理的时延有显着改善.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2009年08期）
孔德华[9]（2006）在《基于Petri网的并行分布计算中的调度问题的研究》一文中研究指出本文基于Petri网模型对调度问题建模、分析，该方法能够容易地考虑任务调度环境的各种实际限制条件，如共享资源的交替使用，缓冲区的申请与释放，任务之间的先后顺序等；能够容易地监控任务的并发执行的情形；能够容易地把模型和搜索算法结合在一起。 本文综合考虑任务的划分、通信的协调和同步几个方面的问题。为了获得低通信延迟和负载平衡的任务调度方案，我们尝试把任务图进行分割，分割的目标是割边集合的权重最小(通信时间最短)，分割后各子图的顶点权重和大体相等(负载平衡)。图形分割问题本身也是NP问题，我们采用目前已有的启发式的分割方法，以获得次优解。 其具体步骤是用图形分割算法分割任务图，把任务聚族，使得不同族之间任务通讯量最小。根据任务族的划分结果，把同一族任务分配到同一局部环境(同一节点，或高速局域网)，并借此建立Petri网模型。对同一族内任务建立Petri网模型，求解不考虑任务间通讯的局部最优的任务调度方案。对各任务族Petri网同步合成，通过网的合成及合成后一些性质寻找全局较优的任务调度解。为了缓解状态空间的爆炸问题我们构造同步可达图SRG。同步可达图SRG只是描述Petri网模块间同步变迁发生时的状态的变化，而对于模块内局部变迁的发生引起的状态变化则用局部可达树LRG来描述，由于模块间的交互相对较少，而同一阶段模块内的状态变化又相对独立，无须把它们进行组合，而是分开考虑，这样降低了问题的组合程度。这种方法对于规模较大的任务图Petri网系统可以分块研究，而任意两个模块Petri网的LRG所代表的状态又可以是并发存在的，所以可以并行生成各个LRG。(本文来源于《山东科技大学》期刊2006-05-01）
王学慧,杨菲,黄柯棣[10]（2005）在《并行分布仿真中负载平衡的调度算法研究》一文中研究指出并行分布式仿真对复杂大规模动态系统的研究,以及探索其长远的应用空间提供了便利,近年来日益成为研究的热点。在并行分布式仿真中,资源的负载平衡对于维护长时间运行的分布仿真演练的高逼真性是十分必要的。首先分析了分布式仿真中存在的一些负载平衡问题,进而提出了两种负载平衡的方法,以及集中与分布两种实现方式;然后提出了一种具有启发式的征募算法,最后分析了负载监测及迁移策略的实现方法。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2005年08期）
分布并行调度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着仿真应用的不断深入,仿真规模正在逐步扩大,仿真模型越来越复杂,其对计算资源的要求也越来越高。特别是在实时仿真应用中,由于对时间约束的要求非常苛刻,其对处理平台的计算性能提出了更高的要求。而一些大规模系统内部往往存在一些并行因素,若能直接用分布、并行方法实现这部分的仿真当然就更符合系统的实际特征了,因此并行分布仿真逐渐成为实时仿真研究的焦点。然而,并行分布仿真有许多尚待解决的问题,其中任务调度是影响仿真系统运行性能和效率的关键因素之一,不恰当的调度不仅不会带来性能的提升,甚至会带来比串行仿真更差的结果。论文围绕并行分布实时仿真中的任务调度问题,从仿真任务分配和周期仿真任务集可调度性分析两方面展开研究。本文在对仿真任务调度策略进行了一般性研究的基础上,首先分析了实时仿真的可调度性问题。为保证并行分布实时仿真的实时性要求,需要在系统设计阶段就对仿真任务集进行可调度性分析。一般并行分布实时仿真中任务集都是周期性的,论文研究了周期仿真任务集在同构多处理器平台下采用固定作业优先级调度算法的可调度性分析。由于传统可调度性分析采用的理论方法不具备完备性,论文采用了模拟运行的方式进行可调度性分析。根据周期仿真任务集特点,可调度性分析主要是求可调度区间。论文首先给出一个基本可调度区间,并归纳出求解可调度区间的基本思路;然后从仿真任务执行状态界限出发,给出了两个改进的可调度区间,并将这两个改进结果合并得到最终结果,保证所求的可调度区间范围达到最小。然后针对分布式实时仿真平台、多核实时仿真平台和异构多处理器实时仿真平台叁个典型仿真应用平台,依次展开研究:(1)对于使用最广泛的分布式仿真平台,平台的复杂性将大大增加系统失效的可能性,因此可靠性是其一个关键性需求,对运行实时仿真应用的分布式仿真平台尤为重要。使用任务分配的方法来提高分布式实时仿真平台的可靠性,不需要增加额外的软硬件资源,具备更广泛的适用性。论文通过对系统可靠性及约束条件分析,将仿真任务分配问题建模为组合优化问题,并提出了一个混沌自适应模拟退火算法XASA用以求解该问题。XASA算法首先在混沌优化算法的基础上进行解空间的混沌遍历,得到一个局部最优集,然后采用自适应策略对模拟退火算法进行改进,在局部最优集的基础上进一步寻优。(2)多核处理器集群作为当前最热门的处理平台,在并行分布实时仿真中逐渐成为主流。相比较于传统的并行分布式仿真平台,多核集群的特点是节点内通信代价不可忽略,针对这一特点,论文着重分析了节点内通信对仿真任务分配问题带来的影响。通过分析单个节点的节点内/节点间通信代价,建立关于一致代价仿真任务分配问题的最小费用流模型,进而推广到一般意义下的多核处理器集群仿真任务分配问题,并建立广义最小费用流模型。通过分析通信代价凹函数的特点将凹费用网络流转换为带固定费用网络流问题之后,设计遗传模拟退火组合算法求解该问题。(3)仿真的实时性因任务的不同而存在很大差异,因此针对不同实时性要求的仿真任务需要不同类型的处理器来处理,而同一个仿真任务在不同类型的处理器上执行结果也不尽相同。论文通过分析异构多处理器平台特性,选择仿真任务在同类处理器内部自由迁移的内迁移问题作为研究对象,将异构多处理器仿真任务调度问题转化为内迁移仿真任务分配问题。在对该问题建模为整数线性规划问题的基础上,松弛为线性规划问题,将因松弛产生的未完整分配的仿真任务称为“散碎仿真任务”,论文证明了在包含有t类处理器的异构多处理器环境下,最多只有t-1个散碎仿真任务。然后根据散碎仿真任务建立二分图模型,提出通过调整边权值的方法消除图中的环,最后设计算法将散碎仿真任务完整分配到某个处理器类上。最后,本文以一个采用分布实时仿真平台的空战任务仿真系统为背景,对仿真任务分配算法进行了验证分析,仿真试验结果表明,任务分配方法能够提高仿真系统的可靠性,而XASA算法能有效克服传统模拟退火算法和混沌优化算法收敛速度慢的问题,且不失解质量。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
分布并行调度论文参考文献
[1].曹政才,林诚然,黄冉.带等待时间约束并行机调度问题的Copula分布估计算法[J].电子学报.2017
[2].吴文波.并行分布实时仿真平台任务调度技术研究[D].国防科学技术大学.2015
[3].吴楚格,王凌,郑晓龙.求解不相关并行机调度的一种自适应分布估计算法[C].第26届中国过程控制会议（CPCC2015）论文集.2015
[4].耿佳灿,顾幸生.基于改进分布估计算法的带并行机模糊混合FlowShop调度[J].华东理工大学学报(自然科学版).2015
[5].李作成,钱斌,胡蓉,罗蓉娟,张桂莲.遗传-分布估计算法求解化工生产中一类带多工序的异构并行机调度问题[J].化工学报.2014
[6].李作成,钱斌,胡蓉,向凤红,车国霖.求解一类异构并行机调度问题的分布估计算法[J].计算机集成制造系统.2013
[7].王圣尧,王凌,许烨.求解相同并行机混合流水线车间调度问题的分布估计算法[J].计算机集成制造系统.2013
[8].樊兴,张国平,夏学知.基于信息栅格的情报分布并行处理调度方法[J].华中科技大学学报(自然科学版).2009
[9].孔德华.基于Petri网的并行分布计算中的调度问题的研究[D].山东科技大学.2006
[10].王学慧,杨菲,黄柯棣.并行分布仿真中负载平衡的调度算法研究[J].系统仿真学报.2005
论文知识图
