在R中将线性回归的回归系数估计的分布式计算问题，添加随机任务置换，并且与其他的循环调度做对比。

在R中，处理线性回归模型中回归系数估计的分布式计算问题，可以利用`foreach`和`doParallel`包来实现。传统的非并行计算会依次对每个观测值进行回归，而在分布式环境下，可以将数据分为多个部分并发地进行处理，以加速计算速度。

当你添加随机任务置换（Random Task Shuffling），比如将数据样本随机分配给不同的处理器节点，这有助于避免数据局部性带来的瓶颈，因为处理器不需要按照原始顺序等待依赖于其他部分的数据。在每次迭代中，任务会被随机重新排序，这能提高整体的负载均衡性。

相比之下，其他的循环调度策略如固定顺序（Sequential）、轮询（Round Robin）等：
- 固定顺序：按一定的顺序逐个执行任务，效率低，适合数据小或者单核环境。
- 轮询：在一定时间内轮流执行任务，如果任务大小不均匀，可能导致某些处理器空闲而其他忙碌。

以下是使用`foreach`和`randomAssign`实现的一个简单例子：

library(doParallel)
library(foreach)
library(mgcv)

# 假设df是你的数据集，y是因变量，x是自变量矩阵
registerDoParallel(cl = makeCluster(4))  # 创建4个核心的集群
data_parts <- split(df, rep(seq_len(nrow(df)), each = ceiling(nrow(df)/4)))  # 分割数据

# 随机任务置换
foreach(part_id = 1:length(data_parts),
       .combine = function(...) combine_lm(...)) %dopar% {
  shuffled_indices <- sample(1:nrow(data_parts[[part_id]]))
  lm_result <- glm(y ~ x, data = data_parts[[part_id]][shuffled_indices, ])
  coef(lm_result)
}

这里，`randomAssign`功能在内部完成任务的随机分发和合并结果。