导读:本文包含了请求调度算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:多核,动态,服务器,服务质量,处理器,租户,优先级。
请求调度算法论文文献综述写法
张晓阳[1]（2019）在《高性能网络中多优先级请求的灵活多路径带宽调度算法研究》一文中研究指出在科学研究、媒体、社交、工业等领域,数据密集型应用会在短时间内产生TB(terabytes)量级的数据。通常,这些海量数据需要在截止期限前可靠的传输到协作站点进行处理。然而传统的共享IP网络已经不能满足大数据传输对于及时性、可预测性等服务质量(Quality of Service,QoS)的要求。随着SDN(Software Defined Networking)的发展,使得高性能网络(High-Performance Networks,HPNs)的带宽预留功能更易于实现,HPNs目前已被公认为大数据传输的一种有效解决方案。现有的有关HPNs带宽调度工作主要是单路径调度,但是,一方面单路径不能满足快速增长的数据量传输需要,另一方面不能使昂贵的网络资源得到充分利用。本文研究在HPNs中灵活地使用链路不相交的多条路径,对一批有多个优先级和截止时间约束的带宽预留请求进行调度,以达到用户满意度和调度成功率最大化的同时,兼顾平均最早完成时间(Earliest Completion Time,ECT)或最短持续时间(Shortest Duration,SD)最小化。本文的研究内容主要包括以下几个方面:(1)考虑最早完成时间和最短持续时间两个灵活多路径带宽调度问题,并证明了这两个问题属于NP完全问题。(2)分别根据最小带宽和最大带宽两种路径选择原则,对上述两个问题,设计了启发式多优先级请求灵活多路径调度算法。首先权衡优先级和数据量大小两个因素,对带宽预留请求进行排序,然后根据最小带宽原则灵活的寻找多条路径来满足数据传输所需要的最小带宽,以提高用户满意度和调度成功率,而最大带宽原则通过使用最大的可用带宽进行数据传输来减小平均ECT/SD。(3)在一个真实的HPN拓扑中对本文提出的启发式算法进行小规模和大规模的仿真实验,并和已知的相似问题的算法进行对比。实验结果表明了本文算法的性能优越性。特别是在最小带宽原则下提出的两个启发式算法的用户满意度、调度成功率和平均ECT/SD叁个指标在小规模和大规模实验中都明显优于对比算法。(本文来源于《西北大学》期刊2019-06-01）
陆远,冯睽睽,胡莹[2]（2019）在《单个AGV小车多个搬运请求的调度算法研究》一文中研究指出针对中小型柔性制造系统中的加工中心数量较少的问题,文章采用单个AGV小车处理多个搬运请求的调度模式。首先分析AGV小车的车间调度机制,建立AGV小车车间调度的数学模型,采用遗传算法,根据AGV小车搬运优先级的几种设定对柔性制造系统中的工序进行编码,并设计该算法中的适应度函数,选择、交叉和变异方法,通过对算法的仿真分析,确定哪种托盘搬运优先级下对调度结果的影响最小,从而计算小车的最大完工时间、最长等待时间和最优路线,并根据车间的实际加工情况验证该方法的可行性,最终为单个AGV小车的调度问题提供一种有效的解决途径。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2019年02期）
李宇[3]（2018）在《用于云存储数据服务器的I/O请求调度算法》一文中研究指出在云存储系统的体系架构中,当前对数据服务器守护进程的I/O请求调度采用先来先服务(first in first out)策略,这种调度策略没有考虑不同类型I/O请求的时效性要求,容易造成时效性要求高的I/O请求因被阻塞而无法得到及时处理,从而降低整个系统的服务质量.为解决该问题,本文提出一种用于云存储数据服务器的I/O请求调度算法.该算法首先对来自客户端的I/O请求进行分类,并赋予不同的优先级;然后以合适的时长作为周期、以分时间片的方式对不同优先级的I/O请求进行周期性的调度.分布式文件系统仿真实验结果表明,该算法在重负载情况下对实时请求的响应速度提高了20%,同时也兼顾了低优先级请求的响应性能.(本文来源于《西南交通大学学报》期刊2018年04期）
张中一,孟凡超,初佃辉,钱斌[4]（2017）在《一种QoS收益感知的服务请求动态调度算法》一文中研究指出随着云计算产业的发展,云计算逐步走向实际应用,许多传统企业正在将其应用向云服务模式迁移.云服务模式中能够有效减小应用负载,降低服务成本的方法就是多租户模式.在云环境下多租户模式中如何合理安排各个租户的服务请求,通过动态调度租户服务请求来保障各租户的服务质量(Quality of Service,QoS)成为了亟待解决的关键问题.服务请求动态调度是为了保障租户的服务质量,提高服务提供商的资源利用率,因此,需要制定合理的调度方案来达到双方满意的效果.该文从服务请求的服务类型以及租户两方面入手,制定了多租户服务请求动态调度策略,提出了一种以动态QoS收益值为优化目标的服务请求调度算法,该算法能够根据不同租户对服务各种QoS指标的性能需求,对各种类型的多租户服务请求按照动态QoS收益值划分优先级,按照优先级进行调度,与一些常用的方式进行调度相比,能够让平台处理更多重要性较高的服务请求,从而使平台整体的动态QoS收益值更高.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2017年12期）
郑旭[5]（2017）在《无线网络多样性通信请求的调度算法研究》一文中研究指出伴随着无线通信技术的不断发展、移动设备功能的不断增加、以及嵌入式技术等关键技术的不断普及和应用,3G/4G手机网络、WiFi网络、D2D网络等无线网络成为了支持各种场景中信息流通的核心渠道之一。这些场景引入了更多行为存在多样性的参与者,例如运行不同应用的智能设备持有者、不同作用的感知部件、控制部件等。这些参与者在产生大规模的信息流通的同时,通常有各异的并且复杂的行为目的,因此相应的会产生多种多样的数据通信要求。这对无线网络的设计和资源调配提出了一系列新的挑战,需要对包括链路层数据传输调度、网络结构拓扑设计、媒体存取控制层协议、应用层资源分配在内的多个方面进行重新思考。其中链路层数据传输调度方案是关键环节之一,它在给定网路中各链路的信道质量、冲突情况等因素的前提下,确定在各个时间段内进行传输的设备对。更具体的,链路层数据传输调度方案能够根据各个参与者的通信请求,在不同网络环境和通信负载下合理为各个参与者分配传输资源,从而保证这些场景下系统的正常运行。然而,现有的数据传输调度方法还不够完善,仍以最大化网络利用率、保证链路质量等作为主要优化目标,存在着一些缺陷,主要有以下几点:第一,这些方法需要确保参与者行为某种程度的一致性,不能对多样性的情况进行分析和给出相应的传输资源分配方案;第二,这些方法主要从单条链路所获服务衡量整个系统的性能,不能从场景中不同应用所获得的服务进行评估,同时给出相应的确保各应用正常运行的传输资源分配方案;第叁,考虑到参与者时常为请求各异的个人,这些方法很难去直接同参与者的用户体验相联系,特别是在网络带宽资源占用率极高的情况下。本文针对无线网络中参与者的多样性行为,主要包括多样性的通信请求模型、多样性的服务质量要求、多样性的应用传输要求、多样性用户行为下用户体验保证等关键问题给出了一系列的问题模型化和算法研究结果,很好的解决了上述问题,主要研究内容如下:(1)本文研究了满足多样性多播通信的传输调度方案。为了克服现有工作需要假设各个设备的多播通信模型保持一定程度一致的局限性,本文在第二章分析了在各个设备可以任意确定其多播通信中目的节点情况下整个网络的性能表现,以及达到优化网络性能的数据传输调度方案。本文首先提出了一种新的网络模型,该模型允许各个设备在多跳无线网络中在任意区域内选择任意个数不超过节点上限的目的节点,更加符合参与者行为多样性的特点。针对所提出的模型,本文分析了无线网络所能达到的网络容量上界,其中网络容量表示无线网络在一定时长内所能传输的数据总量。在上界的具体分析过程中,本文提出了一种新的指标,用于刻画单节点向其目的节点传输数据时需要面对的资源竞争激烈程度,这一指标能够帮助推导出网络容量的上界。随后,本文扩展一种经典数据传输调度方案,设计出了一种供各节点进行传输的方案,并且通过理论分析证明了这一方案的可达容量下界同网络容量上界是同阶紧凑的,进而证明该方案的优化行。最后,本文讨论并通过实验验证了设备通信模型的多样性对网络总的容量的影响。(2)本文研究了满足服务间隔要求多样性的传输调度方案。为了克服现有数据传输调度方案无法满足一般无线网络中设备存在的不同服务间隔的要求这一现状,本文在第叁章研究了如何在满足各个设备不同服务间隔的前提下,同时保证网络资源的充分利用。本文首先提出了一种新的网络模型以及网络稳定性的定义,能够刻画在包含不同服务间隔要求的前提下网络稳定的含义。随后,本文证明了优化的数据传输调度方案设计问题为NP完全问题,进而提出了一种相应的近似数据传输调度策略,该策略综合两种已有的经典方法,在考虑各设备服务间隔的前提下兼顾了网络资源的利用率。本文证明了在一中常见的无线网络模型,即并置网络中,该策略能达到优化的性能,并且进一步分析了不同的服务间隔对网络总体性能及单个设备数据队列长度的影响。最后本文通过实验验证了所提出的策略能够显着的改观各设备间不同服务间隔的保证情况。(3)本文研究了满足不同应用多样性通信请求的数据传输调度方案。为了克服目前的数据传输调度方案大都针对链路级表现进行优化的局限性,本文在第四章研究了如何在考虑到各个应用及其具体运行任务对数据传输存在不同要求的前提下,设计数据传输调度方案。本文首先提出了一种新的网络模型及网络稳定性定义,该模型能够形式化描述各设备上不同应用及任务的通信请求,并且将网络稳定性同一段时间内传输失败的任务个数相联系。具体的,本文提出了一种新的指标,用于刻画在各设备上,属于某应用的一个具体任务在各个时间点的最小数据通信请求。这一指标能够用于表示各个应用的通信请求多样性。而后,本文证明了优化调度策略的设计是一个NP完全问题,提出了一种新的数据传输调度策略,该策略能够根据各个任务对网络资源需求的紧迫程度进行调度,并且保证对网络资源的充分利用。本文随后分析了这一策略的效率性能,并且证明了其在并置网络中可以达到优化的效果。本文同样分析了优化调度策略的设计及证明思路,并且给出了其时间开销。最后,本文通过大量实验验证了所提出的算法能够显着提高各个设备在其各个应用上的数据传输表现。(4)本文研究了包含多样性通信请求下满足用户体验的数据传输调度方案。为了克服现有的数据传输调度方案无法在参与者通信请求存在差异性的情况下平衡用户体验这一局限性,本文在第五章研究了用有限的网络资源服务最大数量的参与者,并且保证各参与者用户体验的问题。本文首先提出了一种改进的网络模型,该模型刻画了不同参与者的不同数据通信请求,并且为各用户提供了一个用户体验的保证。同时,本文提出了一种相应的网络稳定性定义,与一段时间内网络中成功进行数据传输并且满足用户体验要求的参与者数量相关。基于所给出的模型,本文首先分析了优化策略的设计问题是NP完全问题,设计了一个包含两阶段的近似数据传输调度方案,该方案分别确定新到参与者的接入决策和接入点分配,以及针对已接入的参与者的网络资源分配方案。随后,本文分析了这一策略的时间空间复杂度,以及方案所能达到的性能比。最后本文通过模拟实验验证了该方案在确保各个用户服务体验的前提下,能够提高网络所服务的总用户个数。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2017-06-01）
尤国华,陈骏君,赵英[6]（2016）在《多核Web服务器中基于分配矩阵的动态请求调度算法》一文中研究指出为了构建高性能的Web服务器,充分利用Web服务器中多核处理器的性能成为关键。传统的先到先服务策略没有考虑多核处理器的特点,不能充分利用多核处理器的性能。为解决此问题,该文提出一种基于分配矩阵的动态请求调度算法。该算法充分考虑了多核处理器的特点,可将同类动态请求动态分配至同一个处理器核心,提高了Web服务器处理动态请求的速度。仿真实验结果表明,采用该算法的Web服务器在自相似性、平均响应时间、丢包率等方面均优于传统的先到先服务算法。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2016年09期）
尤国华,赵英[7]（2015）在《多核Web服务器自适应动态请求调度算法》一文中研究指出为了提高Web服务器处理用户请求的能力,大多数Web服务器已经采用多核处理器.但传统的动态请求调度算法,例如先到先服务算法,既没有考虑多核处理器的结构特征也没有考虑动态请求服务时间的分布,因此不能充分利用多核处理器的运算能力.为解决此问题,在之前工作的基础上提出一种新的动态请求调度算法.新算法可周期性地预测表征负载状态的动态请求队列的权值,根据预测的权值确定动态请求分配方案,并依据此方案对到达Web服务器的动态请求进行调度.为评估此算法的性能,以此算法为基础进行了仿真实验.实验结果表明,新的算法不仅能解决多核Web服务器中存在的"乒乓"效应等影响性能发挥的问题,而且能在较长时间内保持处理器核心间的负载均衡.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2015年08期）
尤国华,谭杨,赵英[8]（2016）在《基于缓存层级结构的多核Web服务器动态请求调度算法》一文中研究指出针对Web服务器中传统的动态请求调度算法,如先到先服务算法等,不能充分利用多核处理器并行性的问题,根据多核Web服务器缓存结构的特点提出了基于缓存层级结构的多核Web服务器动态请求调度算法。该算法从处理器核心间的负载均衡和多核处理器的缓存层级结构特点两个方面对动态请求进行调度。基于此算法进行了仿真实验,实验结果表明该算法可保持多核处理器核心间的负载均衡,并能有效缓解多核Web服务器的乒乓效应。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2016年01期）
李军,倪宏,王玲芳,陈君[9]（2015）在《流媒体系统中基于请求迁移的任务调度算法》一文中研究指出提出了基于请求迁移的任务调度策略(Request migration based task scheduling,RMTS)算法,当有新请求到达系统时,运行RMTS算法的调度器根据当前负载状态和迁移路径长度决定是否对请求进行迁移,并选择最优迁移路径。当某个媒体服务器出现故障无法提供服务时,调度器将该服务器正在服务的请求迁移到其他存储有相应内容的媒体服务器以保障点播服务不间断。采用请求成功率和服务时延度量系统的性能,仿真结果表明:RMTS算法优于传统迁移算法和REM(Random early migration)算法,服务时延和请求成功率分别提高了14%和15%。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2015年03期）
吴素贞,陈晓兰,毛波[10]（2014）在《一种基于请求大小的固态盘I/O调度算法》一文中研究指出对于同类型的I/O请求,基于闪存固态盘的请求响应时间与请求大小基本呈线性比例关系,并且固态盘的读写性能具有非对称性。针对该特性,提出一种基于请求大小的固态盘I/O调度(SIOS)算法,从I/O请求平均响应时间的角度提高固态盘设备的I/O性能。根据读写性能的非对称性,对读写请求进行分组并且优先处理读请求。在此基础上首先处理等待队列中的小请求,从而减少队列中请求的平均等待时间。采用SLC和MLC 2种类型的固态盘进行实验,在5种测试负载的驱动下与Linux系统中的3种调度算法进行比较,对于SLC固态盘,SIOS平均响应时间分别减少18.4%、25.8%、14.9%、14.5%和13.1%,而对于MLC固态盘,平均响应时间分别减少16.9%、24.4%、13.1%、13.0%和13.7%,结果表明,SIOS能有效减少I/O请求的平均响应时间,提高固态盘存储系统的I/O性能。(本文来源于《计算机工程》期刊2014年01期）
请求调度算法论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对中小型柔性制造系统中的加工中心数量较少的问题,文章采用单个AGV小车处理多个搬运请求的调度模式。首先分析AGV小车的车间调度机制,建立AGV小车车间调度的数学模型,采用遗传算法,根据AGV小车搬运优先级的几种设定对柔性制造系统中的工序进行编码,并设计该算法中的适应度函数,选择、交叉和变异方法,通过对算法的仿真分析,确定哪种托盘搬运优先级下对调度结果的影响最小,从而计算小车的最大完工时间、最长等待时间和最优路线,并根据车间的实际加工情况验证该方法的可行性,最终为单个AGV小车的调度问题提供一种有效的解决途径。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
请求调度算法论文参考文献
[1].张晓阳.高性能网络中多优先级请求的灵活多路径带宽调度算法研究[D].西北大学.2019
[2].陆远,冯睽睽,胡莹.单个AGV小车多个搬运请求的调度算法研究[J].组合机床与自动化加工技术.2019
[3].李宇.用于云存储数据服务器的I/O请求调度算法[J].西南交通大学学报.2018
[4].张中一,孟凡超,初佃辉,钱斌.一种QoS收益感知的服务请求动态调度算法[J].小型微型计算机系统.2017
[5].郑旭.无线网络多样性通信请求的调度算法研究[D].哈尔滨工业大学.2017
[6].尤国华,陈骏君,赵英.多核Web服务器中基于分配矩阵的动态请求调度算法[J].电子与信息学报.2016
[7].尤国华,赵英.多核Web服务器自适应动态请求调度算法[J].小型微型计算机系统.2015
[8].尤国华,谭杨,赵英.基于缓存层级结构的多核Web服务器动态请求调度算法[J].计算机应用研究.2016
[9].李军,倪宏,王玲芳,陈君.流媒体系统中基于请求迁移的任务调度算法[J].吉林大学学报(工学版).2015
[10].吴素贞,陈晓兰,毛波.一种基于请求大小的固态盘I/O调度算法[J].计算机工程.2014