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云计算环境下的大规模图状数据处理任务调度算法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对云计算环境下调度算法必须考虑资源租赁成本的问题,提出一种新的基于粒子群优化的大规模图状数据处理任务调度算法(LGPPSO).首先,该算法将图状数据处理任务调度方案编码为粒子群中粒子的位置,并利用任务的调度长度和资源租赁成本建立适应度函数来评价当前粒子的优劣程度,然后重新定义粒子群的参数和相关操作,最后在算法的每一次迭代过程中,粒子不断更新自身的速度和位置,以获得任务调度的近似最优解.模拟实验结果表明:在仅以调度长度为目标时,LGPPSO算法的调度长度比异构最早完成时间任务调度算法(HEFT)平均降低约12.3%;在以调度长度和资源租赁成本为目标时,与成本感知任务调度算法(CCSH)相比,在资源租赁成本基本一致的情况下,LGPPSO算法的调度长度平均降低约9.97%. 相似文献
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对N,N-二甲基甲酰胺(DMF)作为背景吸收电解质用于高效毛细管电泳法分离测定钾、钠离子的可行性进行了研究.探讨了DMF乙腈溶液中加入硫酸、盐酸、高氯酸以及醋酸对分离效果以及灵敏度的影响.通过对比,发现使用3mmol·L-1DMF+30mmol·L-1硫酸缓冲体系分离效果最好,对Na+和K+的检测限分别为0.4和0.7μmol·L-1.本研究为进一步建立使用DMF为背景吸收物质的毛细管电泳法分离测定无机离子的方法奠定了基础. 相似文献
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