7、在线调度策略全解析

在线调度策略全解析

在当今的计算环境中，在线调度问题变得越来越重要。无论是卫星链路的电话调度，还是网络链路的数据传输请求处理，都需要高效的调度算法来优化资源利用。本文将深入探讨在线调度的多个方面，包括随机调度、作业流时间优化、负载均衡以及节能调度等关键领域。

随机调度算法

随机调度算法在在线调度中具有重要地位。Rand - 2 算法实现了 4/3 的竞争比，这是最优的。研究表明，没有随机在线算法的竞争力能小于 1/(1 - (1 - 1/m)m)，当 m 趋于无穷大时，该表达式趋近于 e/(e - 1) ≈ 1.58。

Seiden 提出的随机算法，在 m ∈ {3, …, 7} 时，竞争比小于已知的最佳确定性比率，在 m = 3, 4, 5 时，也小于确定性下界。Albers 开发的随机在线算法 Rand，对所有 m 都是 1.916 - 竞争的，它是第一个在一般 m 情况下性能优于已知确定性算法的算法。

Rand 算法的独特之处在于，任何时候最多只需维护两个调度。而 Bartal 等人和 Seiden 的算法在 t 个作业到达时需要维护 t 个调度。Rand 算法结合了两个确定性算法 A1 和 A2，开始调度时，以 1/2 的概率选择 Ai（i ∈ {1, 2}），然后用所选算法处理整个作业序列。A1 是保守策略，试图维持低完工时间的调度；A2 是激进策略，旨在生成高完工时间的调度。目前，设计能在所有 m 情况下击败确定性下界的随机在线算法仍是一个具有挑战性的开放问题。

作业流时间优化

作业流时间优化是调度中的经典目标。在在线环境中，我们会收到一系列作业 I = J1, …, Jn，每个作业 Ji 由到达时间 r