动态关键前驱算法DCP：一种任务复制与分簇调度策略

"该资源是一篇关于基于任务复制的分簇与调度算法的学术论文，由何琨和赵勇撰写。研究主要针对分布式并行系统中静态任务调度的问题，目标是缩短调度长度并减少资源使用。文中提出了一种名为动态关键前驱算法(Dynamic Critical Predecessor, DCP)的方法，该方法结合任务复制、分簇和优先级列表策略，优化选择复制任务的策略。通过对经典EZ算例的计算，DCP算法展示了比已知最优解更优的结果，并在与其他六种算法的对比中表现出最佳的性能。此外，论文还探讨了在无任务复制情况下，树型DAG的2-优度算法。关键词包括近似算法、任务复制、分簇、调度长度和任务粒度。" 这篇论文深入研究了分布式并行系统中的任务调度问题，尤其是对于有向无环图(DAG)的任务调度。在资源有限且允许任务复制的条件下，该问题属于NP完全类别，意味着找到全局最优解在计算上是困难的。作者提出了DCP算法，它创新性地选择了重要祖先集进行任务复制，以降低通信开销并缩短调度时间。算法的性能通过与MJD算法（理论上最优的TDB算法）的比较得到证明，DCP在某些情况下能提供更接近最优解的调度方案。 DCP算法的核心在于如何确定需要复制的任务，这是影响调度效率的关键因素。通过动态地更新活动的开始时间下界和对应的簇，DCP能够有效地减少调度长度。在实际应用中，这种算法可能对分布式系统的设计和优化带来显著的改进，尤其是在处理大量并发任务和通信约束的场景。 论文还涉及了无任务复制情况下的树型DAG调度，这表明研究不仅限于任务复制策略，也关注基础理论的优化。通过与其他六种算法的比较，DCP算法在多个测试实例上展示出优越的性能，进一步证实了其有效性和普适性。 这篇论文为分布式并行系统的任务调度提供了新的视角和解决方案，对于优化系统性能和资源利用率具有重要意义，对于研究者和实践者来说都具有很高的参考价值。