多媒体设备管理资源数据调度方法研究
|
摘要
对多媒体设备管理资源数据进行合理调度,可提高多媒体设备的管理效率。进行资源数据调度时,应构造资源数据调度模糊相似度矩阵,用以计算相似度阈值,利用阈值对资源数据分类后,进行调度。而传统的内存管理的调度方法是通过建立多媒体设备管理资源数据调度模型完成调度,但调度模型中缺少数据的相似度阈值,不能完成数据分类,降低了调度的效率。提出一种改进熵空间的多媒体设备管理资源数据调度方法。该方法先采用熵空间粒度算法计算出设备任务节点请求平均等待时间、资源数据和节点的利用率,并设计出系统的层次式资源数据有向图。利用模糊聚类算法组建资源数据调度模糊相似度矩阵,并给出相似度阈值,并利用上述阈值进行聚类,以聚类的结果为依据可有效地完成对多媒体设备管理资源数据调度。仿真结果表明,上述算法可以显著地提升多媒体设备管理资源的利用率。
An improved method of resource data scheduling for multimedia device management in the entropy space is proposed.The average waiting time,the resource data and the utilization rate of the device tasked nodes are firstly calculated by the entropy space granularity algorithm,and then the hierarchical resource data of the system are designed.The similarity threshold is obtained through fuzzy clustering algorithm based on resource data scheduling fuzzy similarity matrix.The resource data scheduling of multimedia equipment management is effectively accomplished according to the results of clustering.Simulation results show that the proposed algorithm can significantly improve the utilization of multimedia equipment management resources.
An improved method of resource data scheduling for multimedia device management in the entropy space is proposed.The average waiting time,the resource data and the utilization rate of the device tasked nodes are firstly calculated by the entropy space granularity algorithm,and then the hierarchical resource data of the system are designed.The similarity threshold is obtained through fuzzy clustering algorithm based on resource data scheduling fuzzy similarity matrix.The resource data scheduling of multimedia equipment management is effectively accomplished according to the results of clustering.Simulation results show that the proposed algorithm can significantly improve the utilization of multimedia equipment management resources.
引文
[1]刘奎,等.基于数据局部性的推测式Hadoop任务词度算法研究[J].计算机应用研究.2014,31(1):182-187.
[2]王鹏.等.云计算集群相空间负载均衡度优先调度算法研究[J].计算机研究与发展,2014.51(5):1095-1107.
[3]董薇.云平台多媒体视频信息防冲突调度算法仿真[J].计算机仿真,2015,32(7):340-343.
[4]崔丽梅.云计算中的基于ACA-GA的资源调度的研究.[J].科技通报,2016.9(32):149-153.
[5]杨照峰,王启明,吕海莲.基于任务延迟的云计算资源调度算法研究[J].计算机测量与控制,2014,22(2):499-502.
[6]张忠平.温利娟.OPT-Min-Min:基于Min-Min网格资源调度算法的优化[J].小型微型计算机系统,2014,35(7):1573-1577.
[7]夏庆新,等.基于负载特征聚类的节能资源调度算法[J].北京航空航天大学学报,2015.41(4):680-685.
[8]邱昕.一种新型的基于效用函数的LTE-A系统预编码资源调度算法[J].科学技术与工程,2015,15(6):215-219.
[9]赵卫虎,等.自适应遗传算法的数据中继卫星光网络资源调度算法[J].红外与激光工程,2015,44(4):1311-1316.
[10]靳金涛,等.基于人工蜂群的空间资源受限项目调度算法[J].计算机集成制造系统,2014,20(5):1088-1098.
[2]王鹏.等.云计算集群相空间负载均衡度优先调度算法研究[J].计算机研究与发展,2014.51(5):1095-1107.
[3]董薇.云平台多媒体视频信息防冲突调度算法仿真[J].计算机仿真,2015,32(7):340-343.
[4]崔丽梅.云计算中的基于ACA-GA的资源调度的研究.[J].科技通报,2016.9(32):149-153.
[5]杨照峰,王启明,吕海莲.基于任务延迟的云计算资源调度算法研究[J].计算机测量与控制,2014,22(2):499-502.
[6]张忠平.温利娟.OPT-Min-Min:基于Min-Min网格资源调度算法的优化[J].小型微型计算机系统,2014,35(7):1573-1577.
[7]夏庆新,等.基于负载特征聚类的节能资源调度算法[J].北京航空航天大学学报,2015.41(4):680-685.
[8]邱昕.一种新型的基于效用函数的LTE-A系统预编码资源调度算法[J].科学技术与工程,2015,15(6):215-219.
[9]赵卫虎,等.自适应遗传算法的数据中继卫星光网络资源调度算法[J].红外与激光工程,2015,44(4):1311-1316.
[10]靳金涛,等.基于人工蜂群的空间资源受限项目调度算法[J].计算机集成制造系统,2014,20(5):1088-1098.