Abstract-Parallel uppgift schemaläggning är ett av de viktigaste problemen inom området för cloud computing forskningsområde, som främst undersöker parallell schemaläggning problem i cloud computing miljö genom att hänvisa till den höga prestanda databehandling som krävs vid massiv olje seismisk prospektering databehandling. På grund av den naturliga reparationen av Seismic data, bör det maximera användningen av datorresurser för att sätta jobbfilen till resursnoder, som bara kan uppfylla uppgift datorkrav. Detta dokument föreslår schemaläggning optimering strategi för uppgift och resurs hybrid kluster baserat på fuzzy klustring, genomför kluster partition lösningen av samtidiga jobb enligt matchande grad av uppgift och resurs noder och smalar uppgiften schemaläggning skala och, smalar uppgiften schemaläggning skala och samtidigt lägger grunden för dynamiska schemaläggning uppgifter. När divisionen är klar införs förbättrad Bayesiansk klassificeringsalgoritm för att snabbt matcha uppgifter och dator enligt realtidsbelastning och köoperationer. I slutändan, verifieras genom experiment, detta system har högre effektivitet. Index Terms-Cloud computing, parallell schemaläggning, fuzzy clustring, uppgift och resurs hybrid clustring, Bayesian klassificeringsalgoritm.
Zhang m.fl. REF föreslog en schemaläggningsoptimeringsstrategi för uppgifts- och resurshybridklustring baserad på fuzzy clustring för att begränsa schemaläggningsskalan för uppgiften och införde en förbättrad Bayesiansk klassificeringsalgoritm som snabbt matchar uppgifter och datorer.
A Parallel Task scheduling Algorithm Based on Fuzzy Clustering in Cloud Computing Environment
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Machine Learning and Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}