黄庆佳
- 作品数：5 被引量：20H指数：2
- 供职机构：北京邮电大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 云计算环境下基于粒子群优化的大规模图处理任务调度算法
- 随着社会化网络的不断发展，越来越多的企业对大规模图状数据处理的需求愈加迫切。本文结合云计算的特点，以降低图状数据处理任务的调度长度和资源租赁成本为目标，建立大规模图状数据处理的任务调度模型，并提出一种基于新的粒子群优化的...
- 李健黄庆佳刘一阳苏森
- 关键词：调度算法粒子群优化云计算
- 文献传递
- 一种基于DVFS技术的大规模并行任务节能调度方法
- 本发明提供了一种基于DVFS技术的大规模并行任务节能调度方法，属于分布式计算领域。所述方法包括以下步骤：(1)任务映射阶段：将所有处理器的初始状态均设为运行在其最高电压和最高频率状态，然后通过计算获得任务映射阶段的有向无...
- 王玉龙苏森黄庆佳双锴徐鹏
- 文献传递
- 云计算环境下的大规模图状数据处理任务调度算法被引量：16
- 2012年
- 针对云计算环境下调度算法必须考虑资源租赁成本的问题,提出一种新的基于粒子群优化的大规模图状数据处理任务调度算法(LGPPSO).首先,该算法将图状数据处理任务调度方案编码为粒子群中粒子的位置,并利用任务的调度长度和资源租赁成本建立适应度函数来评价当前粒子的优劣程度,然后重新定义粒子群的参数和相关操作,最后在算法的每一次迭代过程中,粒子不断更新自身的速度和位置,以获得任务调度的近似最优解.模拟实验结果表明:在仅以调度长度为目标时,LGPPSO算法的调度长度比异构最早完成时间任务调度算法(HEFT)平均降低约12.3%;在以调度长度和资源租赁成本为目标时,与成本感知任务调度算法(CCSH)相比,在资源租赁成本基本一致的情况下,LGPPSO算法的调度长度平均降低约9.97%.
- 李健黄庆佳刘一阳苏森
- 关键词：调度算法粒子群优化云计算
- 能耗成本感知的云数据中心资源调度机制研究
- 近年来，随着云计算、移动互联网、大数据的迅猛发展，全球范围内新一代云数据中心正处在一个高速建设期。为了满足日益增长的互联网业务的资源需求，作为重要载体的云数据中心仍在不断的高速膨胀，然而越来越多的IT设备使得运营商等企业...
- 黄庆佳
- 关键词：虚拟机资源调度
- 一种基于DVFS技术的大规模并行任务节能调度方法
- 本发明提供了一种基于DVFS技术的大规模并行任务节能调度方法，属于分布式计算领域。所述方法包括以下步骤：(1)任务映射阶段：将所有处理器的初始状态均设为运行在其最高电压和最高频率状态，然后通过计算获得任务映射阶段的有向无...
- 王玉龙苏森黄庆佳双锴徐鹏
- 文献传递
