olb

针对分布式系统中任务调度问题，根据分布式环境下的任务调度特性，建立了一个非合作博弈的多角色任务调度框架，在此基础上提出了一种基于纳什均衡联合调度策略的分布式强化学习算法．相比于静态调度算法，该算法需要更少的系统知识.能使调度器主动学习任务到达和执行的相关先验知识，以适应相邻调度器的分配策略，目标是使得调度器的策略趋向纳什均衡.模拟实验结果表明：所提出的算法在任务的预期时间和公平性上相对于OLB（机会主义负载均衡）、MET（最小执行时间）、MCT（最小完成时间）等同类调度算法具有更好的调度性能. 童钊肖正李肯立刘宏李俊.分布式系统中基于非合作博弈的调度算法[J].湖南大学学报：自然科学版201643(10):148~154 版权声明：稿件一经被本刊录用，即视为作者将版权授予本刊，本刊有权根据工作需要，允许合作的数据库、新媒体平台及其他媒体进行二次转载、推介、下载和传播，如有异议，请在来稿中声明。