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改进的DBSCAN聚类算法在云任务调度中的应用
被引量:
6
1
作者
王李彧
孙斌
秦童
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第S1期68-71,共4页
针对云计算环境中任务调度中存在的执行效率低的问题,提出了一种基于改进的基于密度的聚类算法(DBSCAN)的云任务调度策略.首先使用改进的基于密度的聚类算法DBSCAN对云任务进行聚类,然后与已经分类的资源进行匹配,解决资源与任务匹配程...
针对云计算环境中任务调度中存在的执行效率低的问题,提出了一种基于改进的基于密度的聚类算法(DBSCAN)的云任务调度策略.首先使用改进的基于密度的聚类算法DBSCAN对云任务进行聚类,然后与已经分类的资源进行匹配,解决资源与任务匹配程度低的问题.实验结果表明,对任务进行聚类后进行任务调度,任务在终端上的平均执行时间减少了大约35.2%,任务的调度时间也有了明显减少.
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关键词
任务调度
基于密度的聚类算法
聚类
原文传递
题名
改进的DBSCAN聚类算法在云任务调度中的应用
被引量:
6
1
作者
王李彧
孙斌
秦童
机构
北京邮电大学信息安全中心
出处
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第S1期68-71,共4页
基金
国家242信息安全计划项目(2015A136)
文摘
针对云计算环境中任务调度中存在的执行效率低的问题,提出了一种基于改进的基于密度的聚类算法(DBSCAN)的云任务调度策略.首先使用改进的基于密度的聚类算法DBSCAN对云任务进行聚类,然后与已经分类的资源进行匹配,解决资源与任务匹配程度低的问题.实验结果表明,对任务进行聚类后进行任务调度,任务在终端上的平均执行时间减少了大约35.2%,任务的调度时间也有了明显减少.
关键词
任务调度
基于密度的聚类算法
聚类
Keywords
task scheduling
cloud computing environ ment
cluster
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的DBSCAN聚类算法在云任务调度中的应用
王李彧
孙斌
秦童
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
6
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