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融合深度学习与云计算的智能调度系统优化策略
1
作者 宿洪智 郑少明 +2 位作者 董鹏 刘丹 牟澎涛 《自动化技术与应用》 2026年第4期140-145,共6页
随着云计算与深度学习技术的快速发展,传统智能调度系统在动态环境适应性、资源利用率及调度效率等方面的不足日益凸显。针对上述问题,提出了一种融合深度学习与云计算的智能调度系统性能优化策略。首先,构建了智能调度系统模型,系统性... 随着云计算与深度学习技术的快速发展,传统智能调度系统在动态环境适应性、资源利用率及调度效率等方面的不足日益凸显。针对上述问题,提出了一种融合深度学习与云计算的智能调度系统性能优化策略。首先,构建了智能调度系统模型,系统性分析了深度学习技术在云计算环境中的集成方式;其次,以资源管理与调度决策优化为核心,设计并实现了一种多级反馈队列调度算法,通过动态优先级调整与老化机制提升系统公平性与响应能力;在此基础上,引入深度确定性策略梯度算法对调度策略进行进一步优化,以增强系统在复杂动态负载条件下的自适应性与决策精度。通过仿真实验,将所提方法与先来先服务、短作业优先及传统多级反馈队列等调度策略进行对比分析。结果表明,基于深度学习优化的多级反馈队列调度策略在响应时间、系统吞吐量、CPU利用率及进程等待时间等关键性能指标上均表现出显著优势。研究结果验证了深度学习与云计算融合在智能调度系统优化中的有效性与可行性,为相关领域的工程应用与后续研究提供了有价值的参考。 展开更多
关键词 深度学习 云计算 智能调度系统 性能优化 多级反馈队列调度算法 策略梯度 自适应性
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基于进程执行时间的多级反馈队列调度算法 被引量：8
2
作者 邱相存 臧洌 +1 位作者 杨丹 董国良 《科学技术与工程》 北大核心 2015年第1期78-83,共6页
针对多级反馈队列(MLFQ)调度算法在时间片大小选取上对系统性能的关键影响,提出了一种基于进程执行时间的多级反馈队列调度算法。算法结合动态时间量子思想,通过进程的执行时间动态确定队列以及时间片来完成调度。同时为了减少队列进程... 针对多级反馈队列(MLFQ)调度算法在时间片大小选取上对系统性能的关键影响,提出了一种基于进程执行时间的多级反馈队列调度算法。算法结合动态时间量子思想,通过进程的执行时间动态确定队列以及时间片来完成调度。同时为了减少队列进程的切换次数,利用中位数的方法来决定时间片的大小。实验结果表明,与传统的多级反馈队列调度算法相比,改进的算法不仅缩短了进程的平均周转时间和平均等待时间,也减少了进程切换次数,为操作系统领域处理机调度智能化提供了有效的参考价值。 展开更多
关键词 多级反馈队列调度 动态时间量子 中位数 智能化
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基于“调度+反馈”策略的多队列数据流发送控制系统设计 被引量：8
3
作者 刘政文 赵曙光 刘彷平 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期130-135,共6页
针对多队列数据流发送控制实现时占用逻辑资源多和流量控制的粒度大、误差大等问题,利用现场可编程门阵列(FPGA)和Verilog HDL设计了一种基于“调度+反馈”的多队列数据流发送控制系统。将寄存器与存储器模块作为指令控制模块以满足多... 针对多队列数据流发送控制实现时占用逻辑资源多和流量控制的粒度大、误差大等问题,利用现场可编程门阵列(FPGA)和Verilog HDL设计了一种基于“调度+反馈”的多队列数据流发送控制系统。将寄存器与存储器模块作为指令控制模块以满足多样化需求;使用状态机控制系统工作流程以保障各模块间的协同工作;利用调度控制缓冲区数据的发送状态,以完成多队列数据的控制与隔离;在流量计算与控制的过程中利用误差采集反馈来减少误差并降低控制粒度,并在FPGA设计上利用分时复用来节省逻辑资源。对所设计的Verilog HDL程序进行EDA仿真和基于自主搭建平台的FPGA系统试验,结果证实了多队列数据流发送控制系统的有效性和先进性。 展开更多
关键词 多队列数据流 发送控制 调度 反馈 FPGA 细粒度
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多级反馈队列调度策略在Linux中的应用和实现 被引量：2
4
作者 黄斌 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第20期81-83,共3页
Linux操作系统作为日益流行的服务器操作系统,目前已得到广泛应用。该文分析了当前在Linux系统中进程调度策略的不足,探讨了在Linux系统中对多级反馈队列调度策略的应用和实现,提出了对Linux 内核的修改方法。
关键词 LINUX 进程调度 多级反馈队列 内核
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基于瓶颈感知的多级反馈队列Coflow调度机制 被引量：2
5
作者 都繁杰 李静 +3 位作者 郭志勇 任颖文 尹晓宇 董小菱 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期193-201,211,共10页
Coflow作为并行计算框架的典型流量模型,降低Coflow的完成时间(CCT)成为云计算领域的研究热点。现有Coflow调度机制未考虑云数据中心内网络瓶颈问题,容易造成网络拥塞,导致CCT增加。针对该问题,构建基于瓶颈感知的Coflow调度机制Bamq。... Coflow作为并行计算框架的典型流量模型,降低Coflow的完成时间(CCT)成为云计算领域的研究热点。现有Coflow调度机制未考虑云数据中心内网络瓶颈问题,容易造成网络拥塞,导致CCT增加。针对该问题,构建基于瓶颈感知的Coflow调度机制Bamq。利用Lagrange对偶优化Coflow调度模型,以加快Coflow流速并增大吞吐量,从而降低CCT。通过设计多级反馈队列机制,降低吞吐量对网络拥塞产生的影响,根据已发流的大小、宽度和流速信息,构建瓶颈因子以动态调整多级队列的优先级,实现拥塞感知,提高Coflow调度性能。在Facebook真实数据集上进行实验,结果表明,相比Baraat、Varys、Aalo机制,该机制的CCT平均缩短21.3%,吞吐量平均提高17.9%,能够有效提高链路的利用率。 展开更多
关键词 Coflow调度 多级反馈队列 队列稳定性 流量调度 云数据中心
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Nachos中两种调度算法的改进 被引量：1
6
作者 王丹阳 《商丘师范学院学报》 CAS 2009年第6期91-94,共4页
通过分析和修改Nachos(Not Another Completely Heuristic Operating System)的一些缺陷,完成了在LINUX系统下基于Nachos而实现的两种调度:利用信号量消除忙则等待"饿死"现象和多队列反馈调度.
关键词 Nachos 多线程 忙则等待 多队列反馈
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