1.多目标优化算法:采用NSGA-II算法:
参考文献:(1) A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm:NSGA-II Kalyanmoy Deb, Associate Member, IEEE, Amrit Pratap, Sameer Agarwal, and T. Meyarivan
参考代码:(1) http://www.iitk.ac.in/kangal/codes.shtml
(2) https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/10429-nsga-ii-a-multi-objective-optimization-algorithm?s_tid=prof_contriblnk
2.集群任务调度: (1)采用异构集群模型,符合users->Tasks->Nodes模式。
注:每个Node的处理能力不同,在此引用Hadoop中slot的概念,即每个Node的slot数是不同的。
大致模型如下:(不好意思,不会传图片)
(2)目标函数的选取:
I.用户层面:任务的整体完成时间 (最小化)
II.集群层面:集群各节点的负载均衡的标准差 (最小化)
3.最终结果参见ResultImages.
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