并行分布计算中的任务调度问题_一_.pdf

有限元并行计算的任务调度论文.docx 有限元并行计算的任务调度论文摘要：随着科学计算和工程模拟的复杂性不断增加，有限元方法（FiniteElementMethod，FEM）在解决大规模计算问题中发挥着越来越重要的作用。然而，传统的有限元计算方法在处理大规模问题时，往往受到计算资源和计算时间的限制。为了提高计算效率，有限元并行计算成为研究的热点。本文旨在探讨有限元并行计算中的任务调度问题，分析任务调度的关键因素，并提出一种有效的任务调度策略，以提高并行计算的性能。关键词：有限元；并行计算；任务调度；性能优化一、引言（一）有限元并行计算的重要性 1.内容一：提高计算效率 1.1有限元方法在解决复杂工程问题中的应用日益广泛，计

2025-04-06 约5.11千字 10页立即下载

2025-01-23 约6.4千字 15页立即下载

一种分布式计算任务调度系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112965800 A (43)申请公布日 2021.06.15 (21)申请号 202110256742.0 (22)申请日 2021.03.09 (71)申请人上海焜耀网络科技有限公司

2023-06-09 约1.12万字 11页立即下载

云环境下可用性感知的并行任务调度方法-计算机研究与发展.PDF

2017-08-14 约7.23万字 10页立即下载

XQuery并行实现中任务调度方法的研究综述报告.pptx XQuery并行实现中任务调度方法的研究综述报告汇报人：2024-01-15REPORTING2023WORKSUMMARY 目录CATALOGUE引言XQuery并行实现中的任务调度方法任务调度方法的性能评估与比较XQuery并行实现中任务调度的挑战与问题未来研究方向与展望结论 PART01引言随着大数据时代的到来，XML数据在各行各业中得到了广泛应用。XQuery作为一种针对XML数据的查询语言，其高效实现对于处理大规模XML数据具有重要意义。并行计算是提高XQuery查询效率的有效手段，而任务调度则是并行计算中的关键技术之一。背景本报告旨在综述XQuery并行实现中任务调度方法的研究现

2024-06-29 约4.65千字 30页立即下载

单台机器上任务调度问题.doc 单台机器上任务调度问题 单台机器上任务调度问题 ? 摘要：本文构建了单机任务调度问题中分别以完成任务时间最小、平均处理任务最小和总超时时间最小为准则下的非线性通用数学模型，具有统一的推广性。并在此基础上，提出了程序效率改进的建议。最后得出结果：对于问题1，完成所有任务总需时的最小值是31；对于问题2，平均处理任务时间的最小值是12.85714；对于问题3，总超时为32。关键词：单台机器；任务调度；数学模型 1 问题重述一台机器处理一批任务，任务执行不可打断。任务的发布时刻，持续时间，规定完成时间如下图所示，任务发布时刻持续时间规定完成时刻 1 2 5 10 2 5 6

2018-09-26 约5.44千字 7页立即下载

探析云计算任务调度策略的优化.pptx 探析云计算任务调度策略的优化汇报人：2024-01-22 CATALOGUE目录引言云计算任务调度策略概述云计算任务调度策略优化方法云计算任务调度策略优化实践云计算任务调度策略优化效果评估总结与展望 01引言云计算任务调度的重要性提高资源利用率通过合理的任务调度，可以充分利用云计算平台的计算、存储和网络资源，提高资源利用率，降低成本。保证服务质量任务调度策略直接影响云计算平台的服务质量，如响应时间、吞吐量等。优化任务调度策略可以提高服务质量，满足用户需求。实现负载均衡云计算平台通常包含大量异构资源，任务调度策略需要实现负载均衡，避免某些资源过载而其他资源闲置的情况。难以保证公平性在云计算环

2024-06-11 约4.42千字 28页立即下载

分布式系统下的启发式任务调度算法-云计算.PDF Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2017 ，53（12） 63 ⦾大数据与云计算⦾ 分布式系统下的启发式任务调度算法贾丽云，张向利，张红梅 JIA Liyun, ZHANG Xiangli, ZHANG Hongmei 桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室，广西桂林 541004 Guangxi Colleges and Universities Key Laboratory of Cloud Computing

2018-04-02 约5.77万字 7页立即下载

基于区块链的分布式计算任务调度论文.docx 基于区块链的分布式计算任务调度论文摘要：本文旨在探讨基于区块链的分布式计算任务调度的相关技术，分析其在提高计算效率、保障数据安全和促进资源优化配置等方面的优势。通过分析区块链技术特点、分布式计算任务调度原理及当前研究现状，提出一种基于区块链的分布式计算任务调度方案，并对该方案的性能进行仿真实验分析。本文的研究成果对分布式计算领域具有重要的理论意义和实际应用价值。关键词：区块链；分布式计算；任务调度；资源优化；数据安全一、引言（一）区块链技术特点 1.去中心化：区块链技术具有去中心化的特点，通过网络节点之间的共识机制，确保数据的真实性和安全性，降低对中心化信任机构的依赖。 2.不可篡

2025-04-16 约3.3千字 7页立即下载

《移动云计算中的任务调度问题研究的国内外文献综述》2300字.docx 移动云计算中的任务调度问题研究的国内外文献综述自2006年8月9日，Google公司第一次明确提出云计算的基本概念以来，云计算开始被国际上的人们广泛接受和重视，成为各大科技企业与国际学术界着力开展研究的重要技术方向。国际各大巨头，比如谷歌、微软、亚马逊等科技公司纷纷推出各自的云计算服务平台。随着智能移动设备的兴起，云计算的研究重心转移至移动设备，移动云计算成为人们的研究重点。 任务调度作为移动云计算的核心问题，如何高效的进行任务调度始终是众多研究者的研究方向。移动云计算的环境复杂，在任务调度过程中所需考虑的因素也较多，制定合理的任务调度策略极具挑战性。随着数据量的海量增长，任务实时性要求的

2025-06-06 约2.8千字 3页立即下载

基于改进烟花算法的云计算多目标任务调度问题研究.pdf 基于改进烟花算法的云计算多目标任务调度问题研究摘要在云计算领域的理论研究中，任务调度作为一个经典且备受关注的问题，旨在通过优化资源的分配和利用，从而提升整个系统的性能与效率，进而改善用户的体验。现有方法大多采用元启发式算法来解决任务调度问题，烟花算法是其中的代表算法，然而烟花算法存在执行时间较长、迭代精度不够等问题。除此之外，传统的烟花算法在解决任务调度问题时，通常只考虑单个目标，缺乏对多目标任务调度的关注，对于多目标的研究还存在空间。针对上述问题，本文对烟花算法的改进和解决云计算多目标任务调度两个方面分别进行研究，具体工作如下。首先，针对烟花算法执行时间较长和精度不够的问题

2025-06-10 约11.11万字 69页立即下载

分布式任务调度平台设计与实现.doc 西安交通大学网络教育学院论文分布式任务调度平台设计与实现摘要在企业应用系统中，因业务场景需求经常会遇到，需要在预先设定的时间点去执行指定的操作，即所谓的”定时任务”。这种任务可能是一次性的，也可能是周期性的，比如每天、每月这样定时、反复的执行。而执行任务的常常是批量的处理一组的作业，这些作业有时也会拆解成一批需要分别处理的子任务。随着业务的快速发展，使定时任务数量也大规模的增加。传统的基于单机模式的定时任务调度系统已经满足不了上述变化和需求。于是，由多台服务器节点组成的分布式系统应运而生。但是随之而来的问题就是在分布式部署的情况下，定时任务的配置，调度，触发以及执行该如何确保正常稳定运

2025-03-12 约1.76万字 29页立即下载

分布式系统任务调度规则.docx 分布式系统任务调度规则分布式系统任务调度规则分布式系统任务调度规则在现代计算环境中，分布式系统已经成为处理大规模数据和复杂计算任务的关键技术。分布式系统通过将任务分散到多个节点上执行，提高了系统的处理能力和可靠性。任务调度是分布式系统中的一个核心问题，它涉及到如何高效、公平地将任务分配给系统中的各个节点。以下是对分布式系统任务调度规则的详细探讨。一、分布式系统任务调度概述分布式系统任务调度是指在分布式系统中，根据一定的规则和策略，将任务分配给系统中的各个计算节点。任务调度的目的是为了最大化系统的资源利用率，提高任务执行的效率，同时保证任务的公平性和可靠性。任务调度规则的设计需要考虑多

2024-12-28 约3.9千字 12页立即下载

一种基于Raft的分布式任务调度系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113342483 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110279262.6 (22)申请日 2021.03.16 (71)申请人江苏大学地址 21

2023-06-18 约8.28千字 9页立即下载

分布式任务调度优化指导书.docx 分布式任务调度优化指导书分布式任务调度优化指导书一、分布式任务调度优化的重要性与基本原则分布式任务调度优化是提升系统性能、资源利用率及任务执行效率的核心环节。在复杂的大规模计算环境中，如何合理分配任务、协调节点资源、避免单点故障，是分布式系统设计的关键挑战。优化调度需遵循以下原则： 1.负载均衡：确保任务均匀分布在可用节点上，避免部分节点过载而其他节点闲置。 2.容错性：设计冗余机制，当节点故障时能快速迁移任务，保障系统稳定性。 3.动态适应性：根据实时资源状态（如CPU、内存、网络带宽）动态调整调度策略。 4.优先级管理：区分任务的紧急程度，优先处理高优先级任务，满足业务需求。（一）

2025-04-23 约4.68千字 10页立即下载