摘要
定义了系统负载均衡评价值和资源节点满意度评价模型,并在此基础上设计了一种分布式资源自适应调度算法(GLBCQ),同时兼顾全局负载均衡和用户自定义的服务质量,可根据智能交通系统计算任务的自定义服务质量需求,结合当前智能交通系统网格的系统负载状况,为提交的任务自适应地选择最优资源.仿真实验结果表明,GLBCQ算法具有更高的效率和自适应性,能够促进智能交通系统网格的系统负载均衡以及整体性能的提升.
A distributed resource adaptive scheduling algorithm GLBCQ ( Global Load Balance and Customed QoS) is proposed , which could take the customed QoS requirement of ITS computing tasks and current system load status of ITSGrid into account and select the optimal resources for the submitted tasks adaptively . Experimental result showed that compared to classical algorithms , GLBCQ has a higher efficiency and adaptability which could promote load balance and overall performance of the ITSGrid .
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期203-208,共6页
Journal of Xidian University
基金
国家自然科学基金资助项目(61172147)
教育部博士点基金项目资助项目(20096102110027)
航天科学创新基金资助项目(CASC201104)
关键词
智能交通系统网格
资源调度算法
自定义服务质量需求
系统负载
intelligent transportation system grid
resource scheduling algorithm
customed QoS requirement
system load