一种动态多DAG调度的挂靠合成优先级方法

"基于挂靠合成标定优先级方法的动态多DAG调度 .pdf" 本文主要探讨了动态多DAG工作流调度问题，该问题在计算机软件与理论领域具有重要的研究价值。随着大数据处理和分布式计算的发展，多DAG调度算法在各种应用场景中变得越来越重要，如生物信息学、计算生物学和图像处理等领域。动态多DAG调度面临的主要挑战是每个DAG到达的时间不一致，且规模各异，这使得调度策略必须灵活且高效。 作者张明会、周勇和赵新政提出了一种基于Planner-guided算法框架的改进策略。Planner-guided算法是一种常见的调度算法，它通过预测和规划来指导任务的执行。在新提出的算法中，他们设计了一种新的优先级标定方法，用于处理不断到来的DAG。具体来说，当一个新的DAG到达时，算法会在其中寻找一个节点，该节点的向上权值与当前剩余DAG的最大向下权值之差最小。然后，将旧的合成DAG的尾节点挂靠在这个找到的节点上，以此构建一个新的合成DAG，并据此计算总的优先级。 这种方法的优点在于，它可以更有效地减少平均makespan值，即所有任务完成时间的最大值，同时提高资源利用率。与传统的Planner-guided算法相比，该改进算法能够更好地适应动态变化的工作流环境，降低任务等待时间，提升系统整体效率。 文章还提及了相关的基金项目——高等学校博士学科点专项科研基金，这表明该研究得到了学术界的认可和支持。作者张明会专注于组合优化研究，而周勇则在生物信息学、计算生物学和图像处理方面有专长，他们的合作为解决这一复杂问题提供了跨学科的视角。 关键词：计算机软件与理论、多DAG、调度、makespan。这些关键词突出了研究的核心内容，包括理论基础、问题的复杂性、衡量性能的关键指标以及所针对的具体技术问题。 这篇论文提供了一种创新的动态多DAG调度算法，通过改进优先级计算和挂靠策略，提升了调度效率和资源利用率，对于理解并优化分布式计算环境中的多任务调度具有重要参考价值。