位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于决策树分类的云作业调度算法研究与实现
  • ISSN号:1007-9432
  • 期刊名称:太原理工大学学报
  • 时间:2012.11.11
  • 页码:715-718
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]太原理工大学计算机科学与技术学院,太原030024
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61202163);山西省自然科学基金资助项目(2012011015-1);山西省攻关项目(20120313032-3)
  • 相关项目:云计算平台上多类型任务的自适应调度技术研究
中文摘要:

为了解决在云环境下,由于作业规模的不断增大和种类的不断增多而导致的调度执行混乱的问题,提出了利用决策树C4.5算法对调度作业进行分类的方法。该方法采用自顶向下的递归方式,将一组无序的数据整理成类似于流程图的结构,并对所得数据进行最大“差异”切分,最终得到大规模问题的简单集。将该方法应用于云调度算法中,参数反演结果反映了在执行效率和客户满意度等方面,较传统的调度算法都有较大的提高,从而也验证了该方法的有效性。

英文摘要:

As a result of the increasing sizes and types of the jobs in the cloud environment, the job scheduling execution becomes more and more confusion. To solve the chaos, a method based on the C4.5 algorithm of decision tree to classify the jobs before scheduling was intro duced,which uses the top-down reeursive approach to organize a set of unordered data into flow chartqike structure,and to segement the data based on the atmost "difference" to get the simple set of the large-scale problems. The method was used in the cloud scheduling algorithm and the parameters showed a higher executive efficiency and a better customer satisfaction compared with the traditional method. Thus, the results illustrated the validity of this method.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《太原理工大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:山西省教育厅
  • 主办单位:太原理工大学
  • 主编:黄庆学
  • 地址:太原市迎泽西大街79号
  • 邮编:030024
  • 邮箱:tyutxb@tyut.edu.cn
  • 电话:0351-6014376 6014556
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-9432
  • 国内统一刊号:ISSN:14-1220/N
  • 邮发代号:22-27
  • 获奖情况:
  • 全国高校学报优秀期刊一等奖、二等奖,国家双效期刊奖,华北十佳期刊优秀奖,山西省一级期刊奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:9375