7、优化EASY回填队列：调度算法的性能调优与实验验证

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#EASY回填队列 # 调度算法 # 性能调优

优化EASY回填队列：调度算法的性能调优与实验验证

1. 启发式策略性能分析

在研究中，通过使用7种可能的策略作为主排序和回填排序，生成了49种启发式策略，并对它们在250个重采样周的最大和平均等待时间成本进行了分析。所有值都相对于采用EASY主队列策略和EASY回填策略所获得的值。
- 平均等待时间优化 ：与EASY - FCFS - FCFS基线相比，在这台机器上似乎有可能将平均等待时间（AvgWait）降低30%。然而，这种AvgWait的改善似乎会导致最大等待时间（MaxWait）增加。EASY - FCFS - FCFS启发式策略在MaxWait方面表现良好。
- 性能规律 ：性能表现存在一定规律。主要因素来自主队列策略，而回填策略的重要性则取决于主策略。例如，SQF等策略不会导致太多回填决策，而LQF等策略则鼓励频繁回填。此外，SPF和ExpFact等回填策略在性能上始终优于其他策略。

策略类型 对回填决策的影响
SQF 不会导致很多回填决策
LQF 鼓励频繁回填
SPF、ExpFact 性能始终优于其他回填策略
2. 回填策略比较
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Slurm集群调度策略详解（2）-回填调度
h_m_l的博客
02-27 4233
回填调度在slurm中采用基于Conservative Backfilling的算法，通过插件的形式来提供服务。slurmctld服务在启动时，默认或根据配置项SchedulerType=sched/backfill进行回填调度插件的加载。回填调度充分利用大作业排队的时间间隙，在不会延迟任何较高优先级大作业预期开始时间的前提下，将优先调度低优先级的小作业启动运行。回填调度的使用，将提高小作业的响应时间，而且提高系统资源的利用率。
6、优化 EASY 回填队列：提升高性能计算调度效率
a2b3c4d5e的博客
06-29 34
本文探讨了在高性能计算（HPC）平台中优化EASY回填队列的并行作业调度策略。随着HPC系统规模的扩大和工作负载复杂度的提升，传统基于简单启发式算法的调度方法面临挑战。EASY回填算法虽然实现简单、利用率高，但在累积成本指标如平均等待时间方面表现不佳。为解决这一问题，研究引入了一种阈值机制，以平衡平均等待时间和最大等待时间之间的权衡，并通过模拟实验验证了所提方法的有效性。结果表明，通过对主队列和回填队列进行智能重排序，可以在显著降低平均等待时间的同时，避免作业饥饿问题，从而提升整体调度效率和系统稳定性。
11、作业流调度优化：策略、算法与模拟研究
ggg99的专栏
06-14 34
本文探讨了分布式计算环境中的作业流调度优化问题，重点分析了回填式调度策略及其变体（如保守回填和积极回填），并提出了基于偏好的资源分配算法——槽位子集分配（SSA）算法。文章还介绍了通用窗口搜索过程和最优槽位子集分配的数学模型，并通过模拟实验比较了不同调度算法的性能。实验结果表明，SSA 能够在整体作业流效率和用户私有偏好之间实现良好的平衡，为实际系统提供了有效的调度方案。
28、并行作业调度中用户的性能与公平性
silver的专栏
10-17 21
本文研究了并行作业调度中性能与公平性的平衡问题，提出了一种基于保守回填算法的扩展版本。通过引入评估程序和元启发式优化方法，该算法在保证可预测性的同时，显著提升了系统性能（如降低平均响应时间和等待时间）和用户间资源分配的公平性（以归一化用户等待时间衡量）。实验结果表明，该优化算法在多项指标上优于FCFS、EASY回填、原始保守回填等经典算法，实现了性能与公平性的协同优化，为高性能计算环境中的调度器设计提供了有效解决方案。
10、IBB：用于HTCondor的改进型K资源感知回填平衡调度算法
postgres8guard的博客
10-12 38
本文提出了一种用于HTCondor的改进型K资源感知回填平衡调度算法（IBB），在BB算法基础上结合小型作业特性与系统整体资源信息，通过忽略小作业对资源不平衡的微小影响，并在单次遍历中回填多个符合条件的作业，显著提升了作业吞吐量和响应时间。实验表明，IBB在纯工作负载和混合工作负载下性能相比BB提升达60%，并在HTCondor实际环境中有效提高了资源利用率与调度公平性。该算法为分布式系统的高效资源调度提供了新思路。
8、不慌不忙，快乐至上：基于截止时间的回填调度方法
a2b3c4d5e的博客
07-01 41
本文提出了一种基于截止时间的回填调度算法（DBF），通过区分常规作业和截止时间驱动作业，利用用户给予的截止时间弹性，为调度器提供了额外的自由度。实验结果表明，DBF 算法在平均等待时间和伸缩度方面均优于保守回填调度（CBF）算法，能够有效提高系统资源利用率和紧急作业的调度效率。
10、作业调度算法与实时作业支持研究
a2b3c4d5e的博客
07-03 52
本文探讨了两种重要的作业调度研究：基于截止日期的回填算法（DBF）以及支持实时作业与传统批处理作业混合调度的方案。DBF 算法通过将作业延迟至其截止日期附近执行，为更紧急的作业腾出资源，从而提高整体资源利用效率，并在保持低复杂度的同时提供作业完成时间上限的保证。另一部分研究聚焦于科学计算中日益增长的实时分析需求，提出在不支持抢占式调度的传统系统中实现实时作业与批处理作业共存的混合调度策略。实验结果表明，在合理比例下，实时作业的引入对批处理作业性能影响可控，同时提升了系统的响应能力。未来的研究方向包括截止日期
29、并行作业调度中的性能与用户公平性
silver的专栏
10-18 19
本文探讨了并行作业调度中性能与用户公平性的平衡问题，分析了FCFS、EASY回填和无预留回填等常见调度算法的优缺点。重点提出了一种基于禁忌搜索的保守回填优化技术（TS），通过SelectBetter函数综合评估BSD、WT、RT和F等指标，在保证公平性的同时显著提升调度性能。实验使用六个真实工作负载数据集，结果表明TS在平均等待时间、响应时间和慢down方面优于传统方法，且公平性接近BF-FAIR。该方法为高性能计算环境下的作业调度提供了兼顾效率与公平的有效解决方案。
22、Batsim与生产作业调度器的规划和元启发式优化
rl6adventurer的博客
10-16 22
本文探讨了Batsim在作业与资源调度领域的应用及其存在的低估问题，强调其通过完整实验环境和工具链支持可重复性研究。同时介绍了一种为TORQUE开发的新型生产作业调度器，该调度器结合规划方法与元启发式优化，在实际部署和模拟评估中均展现出更高的可预测性、性能与公平性。文章还展望了Batsim未来的改进方向，包括能源模型验证、大规模实验支持及与真实资源管理系统更深层次的集成。
网球比赛YOLO视觉分析.zip
01-07
网球比赛YOLO视觉分析.zip
【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】（Matlab代码实现）
01-07
【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于IEEE 14节点电力系统的碳排放流计算方法，并提供了Matlab代码实现，属于顶级EI期刊级别的研究成果复现。该方法通过建立电力系统中各节点的碳排放流动模型，结合潮流计算与电源出力特性，量化不同机组和线路的碳排放责任，进而实现对电力系统低碳运行的评估与优化。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建及仿真步骤，适用于电力系统低碳化分析与碳足迹追踪研究。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事能源系统低碳化研究的专业技术人员，尤其适合致力于高水平论文复现与算法开发的研究者。; 使用场景及目标：①用于电力系统碳排放流的精确建模与可视化分析；②支撑“双碳”背景下电网低碳调度、绿色电力溯源与碳配额分配等应用场景；③为撰写高水平学术论文（如EI/SCI）提供可复现的技术路径与代码基础。; 阅读建议：建议读者结合IEEE 14节点系统标准数据，逐步运行并调试所提供的Matlab代码，深入理解碳流分配逻辑与矩阵运算实现方式，同时可拓展至其他节点系统以验证算法通用性。
Android多线程下载
01-07
源码地址： https://pan.quark.cn/s/dcbecb73e50d M3U8-Downloader-Build Release Download M3U8-Downloader 直接下载 M3U8-Downloader是基于Electron框架开发的一款可以下载、播放HLS视频流的APP，功能特点如下： 流程原理图 -- -- 官网 M3U8-Downloader 官网 QQ交流群：341972319 点我加QQ交流群 获取M3U8视频地址 在chrome浏览器打开视频网页，按下F12,页签点击到Network页面，在Filter框里输入"m3u8",然后按F5刷新页面，如果网页里的视频使用的是HLS源，就可以在这里捕获到视频流地址，然后选中右键 Copy -> Copy Link Address. 提供m3u8源地址，下载并无损转码Mp4文件 自定义头添加-视频教程 下载可执行包 [推荐] 蓝奏下载 Windows 、Linux、MacOS 下载 下载 Releases下载 运行源码 NodeJS开发环境搭建 安装NodeJs最新版，NodeJs Download Clone 代码 在任意文件夹下新建一个文件夹存放代码，并执行以下命令 Yarn 环境安装 Package 依赖安装 运行M3U8-Downloader 打包发布 Enjoy it 赞赏 赞赏链接
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究
最新发布
01-07
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要：本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机（PMSM）无位置传感器控制策略展开研究，重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下，如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4，采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术，实现对电机反电动势或磁链的估算，进而完成无传感器矢量控制（FOC）。同时，研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证（可能使用Simulink）以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试，旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标：①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法；②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化；③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习，有条件者应在实验平台上进行验证，重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
QSPI协议解析包(基于PulseView软件使用)
01-07
1. 在PulseView软件中，可用于解析QSPI协议 2. 当前作者只验证过QSPI的4线写指令、单线读指令，其他指令暂未验证。
Supervisely转YOLOv5格式工具.zip
01-07
Supervisely转YOLOv5格式工具.zip
基于YOLO的安全带检测系统.zip
01-07
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（71页PPT）麦肯锡战略思考力.pptx
01-07
（71页PPT）麦肯锡战略思考力.pptx
高效的多分辨率融合技术对具有标签不确定性的遥感数据进行处理（Matlab代码实现）
01-07
高效的多分辨率融合技术对具有标签不确定性的遥感数据进行处理（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab实现的高效多分辨率融合技术，用于处理具有标签不确定性的遥感数据。该方法通过多分辨率分析与数据融合策略，有效提升了遥感图像处理的精度与鲁棒性，尤其适用于标签信息不完整或存在噪声的实际场景。文中详细阐述了算法的设计思路、关键技术环节及Matlab代码实现过程，帮助读者理解和复现该方法。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事遥感数据处理、图像融合或地理信息系统等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决遥感数据中由于标注误差或缺失导致的分类与识别难题；②提升多源遥感图像融合的质量与信息利用率；③为复杂环境下的地物识别、环境监测等应用提供技术支持。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注多分辨率分解、特征提取与融合策略的实现细节，并尝试在实际遥感数据集上验证算法效果，以加深理解与应用能力。
这是一个基于ESP32系列芯片包括ESP32ESP32-C2ESP32-C3ESP32-C6ESP32-H2ESP32-S3的蓝牙低功耗BLE外设服务器示例项目.zip
01-07
这是一个基于ESP32系列芯片包括ESP32ESP32-C2ESP32-C3ESP32-C6ESP32-H2ESP32-S3的蓝牙低功耗BLE外设服务器示例项目.zip
SPF调度算法流程图
05-29
### SPF调度算法的流程图与解析 SPF（Shortest Path First，最短路径优先）是一种广泛应用于网络路由中的算法。以下是关于SPF调度算法的核心流程和图解说明。 #### 1. SPF算法的基本概念 SPF算法基于Dijkstra算法实现，其核心目标是为每个节点计算到其他所有节点的最短路径[^1]。该算法通过构建一个加权有向图来表示网络拓扑结构，并利用权重值（通常是链路开销或距离）来决定最优路径。 #### 2. SPF算法的主要步骤 以下是SPF算法的核心步骤： - 初始化：从起始节点开始，将该节点标记为已处理，并将其所有直接连接的邻居节点加入候选列表。 - 更新邻居节点：对于候选列表中的每个节点，计算其到起始节点的距离，并更新其最短路径。 - 选择最小距离节点：从候选列表中选择具有最小距离的节点，并将其标记为已处理。 - 重复上述过程：直到所有节点都被标记为已处理[^2]。 #### 3. SPF算法的流程图 以下是一个简化的SPF算法流程图示例： ```plaintext +-------------------+ | 初始化起点 | +-------------------+ | v +-------------------+ | 添加邻居到候选列表| +-------------------+ | v +-------------------+ | 选择最小距离节点 | +-------------------+ | v +-------------------+ | 标记节点为已处理 | +-------------------+ | v +-------------------+ | 更新邻居的距离 | +-------------------+ | v +-------------------+ | 是否所有节点完成？ | +-------------------+ | v +-------------------+ | 是 | +-------------------+ ``` #### 4. SPF算法的图解示例 假设有一个简单的网络拓扑，包含四个节点A、B、C、D，以及它们之间的链路权重。以下是SPF算法如何计算从A到其他节点的最短路径的过程： 初始状态： ```plaintext A --(1)-- B --(3)-- C \ / (4) (5) \ / D --(2)-- ``` - **第1步**：从节点A开始，初始化距离表，将A的距离设为0，其余节点的距离设为无穷大。 - **第2步**：将A的所有邻居节点（B和D）加入候选列表，并更新它们的距离。 - **第3步**：选择距离最小的节点B，并标记为已处理。 - **第4步**：更新B的所有邻居节点（C和D）的距离。 - **第5步**：重复上述过程，直到所有节点都被标记为已处理[^3]。 最终结果如下： ```plaintext 节点 | 最短距离 | 前驱节点 -----|----------|--------- A | 0 | - B | 1 | A C | 4 | B D | 4 | A ``` #### 5. 实现代码示例 以下是一个使用Python实现的SPF算法示例： ```python import heapq def spf(graph, start): distances = {node: float('inf') for node in graph} distances[start] = 0 priority_queue = [(0, start)] while priority_queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue) if current_distance > distances[current_node]: continue for neighbor, weight in graph[current_node].items(): distance = current_distance + weight if distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor)) return distances # 示例图 graph = { 'A': {'B': 1, 'D': 4}, 'B': {'A': 1, 'C': 3, 'D': 5}, 'C': {'B': 3, 'D': 2}, 'D': {'A': 4, 'B': 5, 'C': 2} } result = spf(graph, 'A') print(result) ```
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