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申请/专利权人：长沙理工大学

摘要：一种基于时序分割与模型混合并行优化的网格负载均衡调度方法，包括以下步骤：S100：将历史数据分割为不同的数据块，将分割后的数据块分给不同处理器；S200:对每个单一处理器，使用并行化的二位长短期记忆网络细胞训练；S300：收集不同处理器计算得出的误差值，得出平均值，更新上一时刻的细胞内矩阵；S400：进行迭代训练，以获得可预测网格内各计算节点工作量的二维长短期记忆网络；S500：使用获得的二维长短期记忆网络，并行预测各个子节点的工作量；S600:按照最小的工作量匹配最小负载的原则，确定计算节点与作业的二元组并完成调度。本发明对于提升提高网格服务质量、加快任务请求的处理速度、保证良好的用户体验、更好的实现负载均衡具有重要意义。

主权项：1.一种基于时序分割与模型混合并行优化的网格负载均衡调度方法，其特张在于，包括以下步骤：S100：将历史数据分割为不同的数据块，将分割后的数据块分给不同处理器；S200:对每个单一处理器，使用并行化的二维长短期记忆网络细胞训练；S300：收集不同处理器计算得出的误差值，得出平均值，更新上一时刻的细胞内矩阵；S400：进行迭代训练，以获得可预测网格内各计算节点工作量的二维长短期记忆网络；S500：使用获得的二维长短期记忆网络，根据各计算节点的频率，并行预测各个子节点的工作量；S600:按照最小的工作量匹配最小负载的原则，确定计算节点与作业的二元组并完成调度；所述步骤S100包括：S101:确定日期方向上的训练块长为D+1，日期方向上需要当前时间点之前D天的按顺序排列的负载，D+1用于生成初始状态值；S102：确定时间方向上的训练块长为T+2，时间方向上需要当前时间点之前T小时的按顺序排列的负载，T+2用于生成初始状态值；S103:将数据分割为T+2*D+1-2的数据块；所述步骤S200包括：确定单个处理机的处理数据量以及组合方式，子节点二维长短期记忆网络细胞结构中任意参数的训练通式如式1所示，其中，W为二维长短期记忆网络细胞结构中任意参数、α为学习率、ΔW为损失函数对于任意参数W的偏导、上标表示时刻、下标坐标表示矩阵位置； 1式中ΔW运算方式如下所示，其中，LOSS表示损失函数，f表示任意函数，n为数据总量； 将2式分为k段： 将3式抽象如下所示，其中，l表示单个处理器的数据集，k为处理器数量； 取原2式转化为： 此时损失计算方式转化为每个处理器处理m份的数据，其每个处理器数据量为组合方式为每个处理器运算结果之和的平均值。

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