基于机器学习的分布式星载RTs系统负载调度算法

doi:10.11896/jsjkx.201200126

	基于机器学习的分布式星载RTs系统负载调度算法
其他题名	Load Scheduling Algorithm for Distributed On-board RTs System Based on Machine Learning
	谭双杰1,2 ; 林宝军1,2,3,4,5 ; 刘迎春 2,3,4; 赵帅 2,4
	2022-02-15
发表期刊	计算机科学
ISSN	1002-137X
卷号	49 期号:2 页码:336-341
发表状态	正式接收
DOI	10.11896/jsjkx.201200126
摘要	分布式星载多RTs(Remote Terminal)系统的任务主要基于功能进行分配,而数据处理任务的突发性往往会使不同计算机之间负载不均衡.运用灵活的负载调度机制,可以有效调节不同计算机间的负载差异,从而在一定程度上提升计算机系统的整体性能.文中提出了一种基于机器学习的分布式星载RTs系统负载调度算法,包含样本采集、任务吞吐率预测模型构建、吞吐率预测和负载调度等4个步骤.在构建任务吞吐率预测模型环节,通过机器学习的线性回归正规方程获取模型权重,缩短了构建模型消耗的时间.在负载调度环节,若RTs的吞吐率之和大于系统总的负载数据量,则按吞吐率比例给各RTs分配数据,否则只给负载数据量小于自身吞吐率的RTs分配一定量的数据.在多台星载计算机电性能产品构建的地面模拟系统上的实验结果表明,该算法可以使系统所有节点的平均CPU利用率提高23.78％,节点间的CPU利用率方差降低至34.59％,同时目标任务的系统总吞吐量显著提升225.97％.也就是说,该方法在确保系统负载均衡性的同时,可有效提高系统的资源利用率,提升星载计算机系统的数据实时处理性能.
关键词	分布式系统星载计算机机器学习任务调度动态负载均衡
学科门类	工学 ; 工学::计算机科学与技术（可授工学、理学学位）
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收录类别	北大核心 ; CSCD
语种	中文
原始文献类型	Periodical
来源库	WanFang
文献类型	期刊论文
条目标识符	https://kms.shanghaitech.edu.cn/handle/2MSLDSTB/256316
专题	信息科学与技术学院_硕士生信息科学与技术学院_特聘教授组_林宝军组
作者单位	1.上海科技大学信息科学与技术学院上海201210; 2.中国科学院微小卫星创新研究院上海201203; 3.中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100094; 4.上海微小卫星工程中心上海201210; 5.中国科学院空天信息创新研究院北京100094
第一作者单位	信息科学与技术学院
第一作者的第一单位	信息科学与技术学院
推荐引用方式 GB/T 7714	谭双杰,林宝军,刘迎春,等. 基于机器学习的分布式星载RTs系统负载调度算法[J]. 计算机科学,2022,49(2):336-341.
APA	谭双杰,林宝军,刘迎春,&赵帅.(2022).基于机器学习的分布式星载RTs系统负载调度算法.计算机科学,49(2),336-341.
MLA	谭双杰,et al."基于机器学习的分布式星载RTs系统负载调度算法".计算机科学 49.2(2022):336-341.