导读:本文包含了回填算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:云计算,任务调度,Cloudsim,Infrastructure,as,a,Service
回填算法论文文献综述
袁佳欣,陈建新,肖俊,吴道亮[1]（2018）在《基于回填算法的时间感知的最小区域任务调度算法》一文中研究指出在云计算中,任务调度算法的好坏直接影响着云计算系统的性能,因此,一个优秀的云计算调度任务算法不仅能减少云计算数据中心的压力,更快、更好地处理用户大数据量的请求,而且还能使用户获得更好的用户体验。现有回填算法因考虑的指标过于单一,回填性能不佳,导致最终完成时间较长、任务时延较大的问题。为了解决这些问题,提出了基于回填算法的MRA算法;在此基础上,结合任务申请的处理器核心数与任务预计执行时长的关系,对等待任务进行回填作业。在进行回填作业的同时考虑了虚拟机的负载分布,实现了一定的负载均衡。实验结果表明,在任务最大完成时间、任务队列等待时延和虚拟机负载分布上,MRA算法均表现出优异的性能。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年08期）
李荣胜,赵文峰,徐惠民[2]（2010）在《价值密度—截止期—回填的网格作业调度算法》一文中研究指出在商业网格和云计算环境中,作业有到达时间、计算量、预算、截止期等属性,区分作业的重要性和紧迫性是调度系统的关键问题之一。现有的作业优先级只考虑作业的单个或部分属性。综合考虑以上提及的四个属性,定义了基于价值密度和相对截止期的作业优先级,提出了基于价值密度和相对截止期的网格作业调度算法,并结合回填算法(EASY backfilling)来提高资源的利用率。仿真结果显示,基于价值密度和相对截止期的作业优先级很好地体现了作业的重要性和紧迫性;而回填算法在提高资源利用率上对某些优先级策略效果显着,有些则效果不明显。(本文来源于《计算机应用》期刊2010年10期）
刘素芹,孟令芬,硕珺,李兴盛[3]（2008）在《面积最大优先调度的预约回填算法》一文中研究指出传统backfilling算法是在先来先服务基础上,将小作业回填到空闲CPU,以提高CPU利用率。该算法偏向小作业,大作业也会因为长期等待出现饥饿现象。当空闲CPU数无法满足算法中小作业回填要求时,系统仍有部分CPU闲置,难以更好地提高CPU利用率。本文中提出的算法以作业所需CPU数及预估运行时间构成的二维面积作为优先调度的条件,引入二级优先级和预约算法消除大作业的饥饿现象,减少回填作业CPU数,相应增加预估运行时间,更好提高CPU利用率。实验证明,该算法比传统backfilling算法在保证用户公平性,缩短作业平均响应时间及CPU利用率方面有所提高。(本文来源于《微计算机应用》期刊2008年12期）
王强华,周明全,耿国华[4]（2006）在《基于回填技术的LR属性计算器算法》一文中研究指出LR分析技术以其自身的优点在实践中有着非常广泛的应用,但是,用自底向上的策略实现属性计算对属性文法本身有着非常严格的限制,不得不将语法分析与属性计算分别进行,引入了极大的复杂性。利用属性栈及回填技术能够从根本上解决这一问题。主要讨论了基于回填技术的LR属性计算器的算法原理及实现技术。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2006年04期）
梁毅,孟丹,樊建平[5]（2004）在《RB-FIFT——一种结合Firstfit及预约回填策略的机群作业调度算法》一文中研究指出机群作业管理是机群系统软件的重要组成部分 ,作业调度策略则是机群作业管理系统的核心 作业调度策略的选择不仅关系到机群系统的效率 ,还影响了用户作业的响应时间 目前 ,Firstfit调度算法已经相当成熟并且广泛应用于机群作业调度 传统的Firstfit算法虽然着眼于减少资源碎片 ,但未能解决作业饥饿问题 曙光超级服务器作业管理系统JMS改进了既有的结合Firstfit和优先级的作业调度算法P FIFT ,将预约和回填策略与Firstfit相结合 ,引入了新的RB FIFT调度策略 实验结果表明 ,与传统Firstfit算法及P FIFT算法比较 ,RB FIFT调度策略不但能够消除系统中作业的饥饿现象 ,而且大大减少了资源碎片 ,提高了系统的吞吐率和资源利用率(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2004年11期）
回填算法论文开题报告
（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：
在商业网格和云计算环境中,作业有到达时间、计算量、预算、截止期等属性,区分作业的重要性和紧迫性是调度系统的关键问题之一。现有的作业优先级只考虑作业的单个或部分属性。综合考虑以上提及的四个属性,定义了基于价值密度和相对截止期的作业优先级,提出了基于价值密度和相对截止期的网格作业调度算法,并结合回填算法(EASY backfilling)来提高资源的利用率。仿真结果显示,基于价值密度和相对截止期的作业优先级很好地体现了作业的重要性和紧迫性;而回填算法在提高资源利用率上对某些优先级策略效果显着,有些则效果不明显。
（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。
回填算法论文参考文献
[1].袁佳欣,陈建新,肖俊,吴道亮.基于回填算法的时间感知的最小区域任务调度算法[J].计算机科学.2018
[2].李荣胜,赵文峰,徐惠民.价值密度—截止期—回填的网格作业调度算法[J].计算机应用.2010
[3].刘素芹,孟令芬,硕珺,李兴盛.面积最大优先调度的预约回填算法[J].微计算机应用.2008
[4].王强华,周明全,耿国华.基于回填技术的LR属性计算器算法[J].计算机应用与软件.2006
[5].梁毅,孟丹,樊建平.RB-FIFT——一种结合Firstfit及预约回填策略的机群作业调度算法[J].计算机研究与发展.2004