一个基于实例学习的并行负荷分配方法

摘要：

本文对基于实例学习的并行负荷分配方法进行了研究。文章给出一个基于机器学习的可适应性Java并行任务负荷分配算法,该算法通过学习了解所处运行环境的并行开销,并根据程序的静态特征估计其运算负荷,进而选定好的任务负荷分配方案(即并行线程数量)。在JDSPStone测试程序包上的实验结果表明,该方法能高效地分配Java应用的任务负荷,使其多线程并行接近甚至达到最优。

关键词： 并行操作系统 多线程并行 负荷分配 分配算法

作者: 龙舜 钟衍凡

作者单位: 暨南大学计算机科学系,广州,510632

会议类型: 国内会议

会议名称: 2006年全国理论计算机科学学术年会

会议地点: 长春

会议语种:中文

页码: 1-3,14

在线出版日期: 2006-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）