Parameterized Task Graph Scheduling Algorithm for Comparing Algorithmic Components

本文讨论了将被建模为有向无环任务图的分布式应用程序调度到异构计算网络上运行的基本问题，这是分布式计算中的一个（NP-难）问题，过去几十年中已经提出了许多启发式算法。其中许多算法属于列表调度范式，算法首先计算任务的优先级，然后贪心地将它们调度到最小化某些成本函数的计算节点上。因此，许多算法之间仅在一些关键组件上有所不同（例如，它们如何确定任务的优先级，它们的成本函数，算法在何处考虑将任务插入到部分完成的调度中等）。在本文中，我们提出了一种广义参数列表调度算法，允许混合和匹配不同的算法组件，以产生72种独特的算法。我们在四个数据集上对这些算法进行基准测试，以研究不同算法组件对性能和运行时间的单独和组合影响。

论文旨在解决分布式计算中的任务调度问题，通过提出一个通用的参数化列表调度算法来探究不同算法组件对性能和运行时间的影响。

该论文提出了一个通用的参数化列表调度算法，可以混合和匹配不同的算法组件来生成72种独特的算法，以探究不同算法组件对性能和运行时间的影响。

论文对四个数据集进行了基准测试，研究了不同算法组件对性能和运行时间的影响。该算法的设计具有一定的新意，可以根据具体情况选择不同的算法组件。此外，论文还提供了开源代码。

在分布式计算领域，已经有许多关于任务调度的研究。例如：《A Survey of Task Scheduling in Heterogeneous Computing》、《Task scheduling in distributed computing systems: a review》等。