考虑运输时间的MapReduce模型下的同类机调度研究

论文摘要

MapReduce模型在大数据处理及机器调度方面日趋重要.针对MapReduce模型中的每个工件由Map和Reduce两道加工工序组成,其中Map工序允许分割成若干个子任务,并在多台同类机上并行加工,而Reduce工序只能在该工件的Map工序里的子任务全部加工完后才能启动加工,且Reduce工序不能分割,即只能在一台机器上连续加工.在实际生产中,重型工件的两个相邻工序若分配给不同机器,则工件在机器之间需要一定的运输时间.结合工件的到达时间约束,以最小化最大完工时间为目标,构建了混合整数规划模型,设计了采用单纯形差分变异策略的改进磷虾算法来求解模型.利用数值仿真实验,与基本磷虾算法、遗传算法及CPLEX计算结果进行对比.测试结果说明了所提出的改进磷虾算法在解的质量和运行时间方面均优于基本磷虾算法、遗传算法,验证了模型与算法改进的有效性.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 黄基诞,郑斐峰,徐寅峰,刘明

关键词: 运输时间,同类机调度,磷虾算法,混合整数规划

来源: 系统科学与数学 2019年11期

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 数学,自动化技术

单位: 东华大学旭日工商管理学院,同济大学经济与管理学院

基金: 国家自然科学基金重点项目(71832001),国家自然科学基金(71771048,71872037,71571061),东华大学非线性科学研究所资助课题

分类号: TP18;O221.4

页码: 1741-1755

总页数: 15

文件大小: 1107K

下载量: 46

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标签：运输时间论文;  同类机调度论文;  磷虾算法论文;  混合整数规划论文;