基于LSTM和遗传算法的分布式系统资源优化分配方法[发明专利]

专利名称：基于LSTM和遗传算法的分布式系统资源优化分配方法
专利类型：发明专利
发明人：胡亚红,潘恩宇,毛家发
申请号：CN202210041802.1
申请日：20220114
公开号：CN114528094A
公开日：
20220524
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：一种基于LSTM时间预测模型和遗传算法的资源分配方法，包括：1)进行基于LSTM网络的作业执行时间预测模型的训练；2)使用遗传算法为批作业中每个作业分配合理的资源量；把遗传算法的适应度函数改为基于LSTM的时间预测模型，通过遗传算法的选择，交叉，变异，迭代出适合每个作业的资源量大小；3)使用基于遗传算法的资源分配算法针对不同作业给予不同的资源量；当Spark 分布式计算框架收到作业时，将根据不同的作业能使用的集群资源量进行计算，得到作业最短的处理时间。

将需要处理的批作业信息提交后，本发明能够给出各作业的优化资源分配方案，从而达到批作业运行时间最短的优化目标。

申请人：浙江工业大学
地址：310014 浙江省杭州市拱墅区潮王路18号
国籍：CN
代理机构：杭州天正专利事务所有限公司
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