[发明专利]基于朴素贝叶斯的云计算资源调度算法在审
| 申请号： | 201810987605.2 | 申请日： | 2018-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN109165087A | 公开（公告）日： | 2019-01-08 |
| 发明（设计）人： | 辛宇;王亚迪 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06F9/48 | 分类号： | G06F9/48 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 刘景祥 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于朴素贝叶斯的云计算资源调度算法，利用HEFT算法对有向无环图和在不同CPU上处理时间构成的任务调度，得到调度结果；取调度结果，构建出机器学习所需要的训练集D，取单个任务在所有CPU上的处理时间和Rank值作为训练集D的属性，取待调度的有向无环图中的一个子任务，计算所述子任务分到不同CPU的先验概率和的条件概率；使用机器学习中的朴素贝叶斯分类器，对所述子任务调度结果进行预测；待所有子任务调度结果预测完成，输出甘特图，完成任务调度。本发明解决了传统算法操作繁琐和时间复杂度高的问题，具有操作简单和时间复杂低的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 任务调度 有向无环图 云计算资源 调度结果 调度算法 贝叶斯 训练集 朴素贝叶斯分类器 时间复杂度 传统算法 机器学习 结果预测 使用机器 条件概率 先验概率 构建 算法 调度 输出 预测 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于朴素贝叶斯的云计算资源调度算法，其特征是：包括以下步骤：步骤一：利用HEFT调度算法对随机生成的有向无环图和在不同CPU上处理时间构成的任务进行调度，得到HEFT算法的调度结果；步骤二：取HEFT算法的调度结果作训练集D的分类结果，构建出机器学习所需要的训练集D,取单个任务在所有CPU上的处理时间和Rank值作为训练集D的属性；步骤三：取待调度的有向无环图中的一个子任务，分别计算该子任务在所有CPU上的处理时间和Rank值，计算所述子任务分到不同CPU的先验概率P(c)；步骤四：计算所述子任务调度到不同CPU的条件概率P(xi|c)；步骤五：使用机器学习中的朴素贝叶斯分类器，对所述子任务的调度到不同CPU上的结果进行预测；步骤六：重复步骤三到步骤五，直至待调度的有向无环图中的所有子任务完成先验概率P(c)和条件概率P(xi|c)的计算，并完成所有子任务调度到不同CPU的结果进行预测；步骤七：当待调度的有向无环图的所有子任务调度结果预测完成后，输出甘特图，完成对待调度任务调度。
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