文献类型：期刊文章

作　　者：徐晓明[1,2]

机构地区：[1]南京大学商学院,江苏南京210008 [2]江苏省机关事务管理局住房资金管理中心,江苏南京210008

出　　处：《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》

基　　金：国防基础预研基金资助项目(S0500A001);教育部重点实验室科研基金资助项目(9140C60040307HT08)

年　　份：2013

卷　　号：35

期　　号：4

起止页码：555-559

语　　种：中文

收录情况：AJ、CAS、CSA-PROQEUST、RWSKHX、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：根据仿真网格资源的特性,采用扩展的WSDL描述仿真网格资源的属性,应用机器学习算法进行资源调度,建立了集中-分布式仿真资源管理模型;在分析分布交互仿真任务特有需求的基础上,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)机器学习的仿真资源调度模型。该模型基于资源描述提取资源的特征量进行规范化处理,采用SVM和增量SVM技术进行分类,调度代理在分类训练结果的基础上进行调度。实验表明,该调度模型可以更好的性能获得联邦(Federation)整体最优的调度结果。

关 键 词：SVM 机器学习  调度模型 仿真网格 资源调度

分 类 号：TP391] TP181[计算机类]