【摘 要】
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近年来研究流簇(Coflow)为单位的调度策略成为改进数据中心网络的新热点。然而现有的信息未知流簇调度器难以快速地推理任务级信息,导致小任务不能被及时调度,以及平均任务完
【机 构】
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广西多媒体通信与网络技术重点实验室（广西大学计算机与电子信息学院）,桂林电子科技大学信息与通信学院,综合交通大数据应用技术国家工程实验室（广西）
【基金项目】
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国家自然科学基金(6176030),广西自然科学基金(2018JJA170209),广西科技开发重点研发计划(AB19110050)
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近年来研究流簇(Coflow)为单位的调度策略成为改进数据中心网络的新热点。然而现有的信息未知流簇调度器难以快速地推理任务级信息,导致小任务不能被及时调度,以及平均任务完成时间无法最小化。因此数据中心网络需要更加高效的推理模型提升流簇大小判断的准确性和敏感性。提出了一种基于机器学习的流簇大小推理模型(MLcoflow),利用极限学习机(ELM)以最小训练误差为求解目标建立推理模型,并且使用不完全信息建模以提升敏感度。实验证明与其他算法相比,ELM方法的准确性评分平均高出19.8%,敏感度平均高出10.2%
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