黄基诞¹，郑斐峰¹，徐寅峰¹，刘明²

1.东华大学旭日工商管理学院, 上海200051; 2. 同济大学经济与管理学院,上海 200092

出版日期:2019-11-25发布日期:2020-03-20

Uniform Machine Scheduling with Transportation Time in the MapReduce System

HUANG Jidan¹ ,ZHENG Feifeng¹ ,XU Yingfeng¹ ,LIU Ming²

1. Glorious Sun School of Business and Management, DongHua University, Shanghai 200051; 2. School of Economics and Management, Tongji University, Shanghai 200092

Online:2019-11-25Published:2020-03-20







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MapReduce模型在大数据处理及机器调度方面日趋重要. 针对MapReduce模型中的每个工件由Map和Reduce两道加工工序组成, 其中Map工序允许 分割成若干个子任务, 并在多台同类机上并行加工, 而Reduce工序只能在该工件的Map工序里的子任务全部加工完后才能启动加工, 且Reduce工序不能分割, 即只能在一台机器上连续加工. 在实际生产中, 重型工件的两个相邻工序若分配给不同机器, 则工件在机器之间需要一定的运输时间. 结合工件的到达时间约束, 以最小化最大完工时间为目标, 构建了混合整数规划模型, 设计了采用单纯形差分变异策略的改进磷虾算法来求解模型. 利用数值仿真实验, 与基本磷虾算法、遗传算法及CPLEX计算结果进行对比. 测试结果说明了所提出的改进磷虾算法在解的质量和运行时间方面均优于基本磷虾算法、遗传算法, 验证了模型与算法改进的有效性.

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[1]	许力分，倪志伟，朱旭辉，贾凯，伍章俊. 融合基于MapReduce并行改进二元蚁群算法与分形维数的属性选择方法[J]. 系统科学与数学, 2019, 39(6): 918-933.
[2]	兰艳，王银玲，郭禾. 带运输机的流水车间调度的最优算法[J]. 系统科学与数学, 2017, 37(3): 828-837.

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