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基于实例学习的可适应性并行任务负荷分配算法能根据应用程序的静态特征估计其运算负荷,选定好的任务负荷分配方案使其多线程并行接近甚至达到最优,它具有低成本和高效率的特点.通过一系列实验,分析研究训练实例的选择对基于实例学习优化的效果的影响,从中总结一些有益的经验,以便进一步提高算法性能.
基于实例学习的并行负荷分配中的训练实例选择问题
【摘 要】
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基于实例学习的可适应性并行任务负荷分配算法能根据应用程序的静态特征估计其运算负荷,选定好的任务负荷分配方案使其多线程并行接近甚至达到最优,它具有低成本和高效率的特
【机 构】
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暨南大学计算机科学系
【出 处】
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计算机研究与发展
【发表日期】
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2008年z1期
【基金项目】
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暨南大学引进优秀人才科研启动基金资助
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