某演练评估系统中云计算任务调度研究
某演练评估系统中云计算任务调度研究
某演练评估系统中云计算任务调度研究张磊;晁爱农;郭利锋【期刊名称】《计算机仿真》【年(卷),期】2012(29)7【摘要】Task scheduling of cloud computing in a combined-tactical training evaluation system was studied in this paper. Most of the current scheduling algorithm is based on universal or business needs and takes limited military needs into consideration. They can not meet the real-time requirements of tactical training evaluation system. By analyzing the characteristics of cloud computing task scheduling, an improved task scheduling algorithm based on Load Balancing was proposed by introducing storage nodes priority and node Efficacy. Data access time was reduced which can more accurately describe the performance of the host in this algorithm. The result of simulation shows that it can improve the schedule speed when the number of tasks increases and can meet the demand better for the real-time requirements of the tactical training evaluation system for complexity and Large-scale.%研究合同战术演练评估系统应用中的云计算任务调度问题.针对目前的云计算调度算法研究大都是基于通用性或者商业需求,对军事应用特点考虑不多,应用到合同战术演练评估系统中无法满足系统对于调度实时性等性能的要求的问题,通过分析云计算的任务调度特点,引入数据存储节点优先和节点效能的概念提出了一种改进的基于负载均衡的任务调度算法,算法减少了数据存取时间并采用节点效能的概念能更准确地描述主机性能.仿真结果验证了改进后的算法在任务数量增大时任务执行的速度有所提升,能更好地满足合同战术演练评估系统复杂度和规模增大对实时性的需求.【总页数】4页(P114-116,134)【作者】张磊;晁爱农;郭利锋【作者单位】空军工程大学工程学院,陕西西安710038;空军工程大学工程学院,陕西西安710038;空军工程大学工程学院,陕西西安710038【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.高职计算机实验室建设中云计算技术的应用研究 [J], 谢东娜2.计算机数据处理中云计算技术的应用及发展方案研究 [J], 王现君3.计算机安全存储中云计算技术的应用研究 [J], 孙淑雅4.计算机网络安全存储中云计算技术的应用研究 [J], 朱鸿鹏;袁赟5.电力信息化建设中云计算的应用研究 [J], 毛一凡;徐兴因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
云计算平台中任务调度算法的研究与实现
云计算平台中任务调度算法的研究与实现云计算已成为当今计算领域的热点技术，在企业和个人用户中得到广泛应用。
云计算平台提供了大规模的计算和存储资源，为用户提供了高可用性、可扩展性和弹性的计算环境。
在云计算平台中，任务调度算法是保证资源高效利用与用户满意的关键。
任务调度算法是云计算平台中一个重要的问题，它涉及到如何合理地分配和管理云平台的计算资源，以最大限度地提高资源利用率和用户满意度。
任务调度算法需要考虑多种因素，包括任务的执行时间、资源需求、任务之间的依赖关系等。
本文将对云计算平台中任务调度算法的研究和实现进行探讨。
首先，为了提高云计算平台的资源利用率，任务调度算法应该能够合理地分配任务到不同的计算节点上。
一种常用的任务调度算法是基于负载均衡的算法。
该算法根据计算节点的当前负载情况，决定将任务调度到哪个节点上执行。
负载均衡算法可以有效地避免某些节点负载过高而导致资源浪费的情况，从而提高了整个云平台的资源利用率。
其次，在任务调度算法中，任务的依赖关系也是需要考虑的因素之一。
云平台中的任务通常会存在依赖关系，即某些任务需要在其他任务完成之后才能执行。
为了保证任务的正确执行顺序和结果一致性，任务调度算法需要能够满足任务依赖的约束条件。
一种常用的算法是基于拓扑排序的调度算法，它通过建立任务之间的依赖关系图，将任务按照拓扑排序的顺序进行调度。
这样可以保证依赖关系的优先满足，从而提高任务执行的效率和正确性。
此外，任务调度算法还需要考虑任务的特点和执行时间的预测。
不同类型的任务有不同的特点，包括计算密集型任务、数据密集型任务等。
针对不同类型的任务，可以采用不同的调度策略。
同时，预测任务的执行时间也是一个关键的问题。
通过对历史任务执行时间的分析和建模，可以提高任务调度算法的准确性和效率。
在实际的云计算平台中，任务调度算法的实现需要考虑系统的性能和可扩展性。
一种常用的实现方式是基于分布式的任务调度框架。
该框架将任务调度的过程分解成多个子任务，分别在不同的节点上执行。
云计算环境下的任务调度与优化研究
云计算环境下的任务调度与优化研究随着信息技术的快速发展，云计算已经成为了现代企业和组织进行高效计算和数据处理的重要工具。
云计算通过将计算资源集中在云端，实现资源的共享与分配，极大地提高了计算效率和计算能力。
然而，在云计算环境下，如何进行任务调度与优化，以提高系统性能和用户体验，成为了一个亟待解决的问题。
一、云计算环境的任务调度与优化意义任务调度是指根据一定的策略和算法，将各种计算任务分配到云计算环境中的计算节点上进行处理的过程。
合理的任务调度与优化可以提高资源利用率，降低能耗，减少计算时间，提高系统性能和用户体验。
在云计算环境中，任务调度与优化具有以下重要意义：1. 提高资源利用率：云计算环境中的计算节点通常是以集群的形式存在，每个计算节点都拥有一定的计算资源。
通过任务调度与优化，可以合理分配任务到计算节点上，充分利用计算资源，提高资源的利用率，降低企业和组织的成本。
2. 降低能耗：云计算环境中的计算节点通常是大规模的服务器集群，这些服务器消耗了大量的能源。
通过合理的任务调度与优化，可以减少服务器的空闲时间，降低能耗，从而降低企业对能源的依赖，实现绿色计算。
3. 提高计算效率：任务调度与优化能够合理地将计算任务分配到计算节点上进行处理，缩短计算任务的处理时间，提高计算效率。
4. 提升用户体验：通过任务调度与优化，可以确保用户在使用云计算服务时能够获得良好的性能体验，减少等待时间，提升用户满意度。
二、云计算环境下的任务调度与优化策略在云计算环境下，为了实现任务调度与优化，需要采用合适的策略和算法。
以下是常用的任务调度与优化策略：1. 负载均衡：负载均衡是云计算环境中最常用的任务调度与优化策略之一。
通过负载均衡算法，将任务均匀地分配到各个计算节点上，以实现资源的均衡利用，提高系统性能。
2. 任务约束调度：任务约束调度是指根据任务的约束条件进行调度，确保任务在满足约束条件的前提下获得最优调度结果。
任务约束调度通常采用图论、模拟退火等算法。
云计算中的任务调度算法研究
云计算中的任务调度算法研究近年来，随着云计算技术的不断发展和应用，云计算平台的规模和复杂度也愈发庞大。
而所谓的任务调度算法，正是在这样的背景之下发挥着重要作用的。
那么，什么是任务调度算法呢？为什么在云计算平台上会涉及到这个问题呢？首先，我们需要明白一个概念，那就是任务调度。
在一个分布式计算系统中，任务调度就是将一定量的任务分配给各个计算机节点，以实现尽可能高效地完成整个任务。
当然，这种非常规的分工方式会带来一些问题，比如计算机节点之间的通信、数据管理和作业调度，这时候就需要一个好的调度算法来协调这些任务的分配和执行。
在云计算平台中，任务调度算法具有很强的实用性和经济价值。
那么，这些算法具体有哪些呢？一、优先级调度算法优先级调度算法是比较基础和常见的一种调度算法，它尤其适用于短任务。
该算法主要依据各个任务的优先级来决定其是否执行。
当然，这种优先级可以根据实际需求进行调整。
对于云计算平台，在实际应用中，优先级往往是根据任务大小、值班人员等因素来进行设定的。
二、容器调度算法容器调度算法是比较高效和灵活的一种调度算法。
它主要通过实时监控系统负载、任务需求等信息来批量完成任务分配、容器维护等操作。
相比于优先级调度算法，它的优势在于更加高效和精细。
三、最优化调度算法在云计算平台的实际应用中，最优化调度算法的使用已经越来越多。
这种调度算法的主要目标是通过考虑任务特性、系统复杂度等因素，设计出一个尽可能合理和高效的调度方案。
具体而言，该算法通过建立任务优化模型和成本分析模型等手段，来提高任务的处理效率和平台的整体性能。
四、遗传算法遗传算法是近年来在云计算平台任务调度算法中比较新颖和有趣的研究方向。
该算法主要依据遗传学中的染色体遗传和交叉产生的效果，尝试通过优化个体解，来实现全局最优化。
在云计算平台中，遗传算法被广泛应用于任务调度的个性化匹配、资源优化的分析和云平台的动态供给等方面。
总而言之，任务调度算法对于云计算平台而言已经越来越重要了。
云计算环境下的任务调度优化技术研究
云计算环境下的任务调度优化技术研究随着科技的发展以及信息时代的到来，云计算作为一项颠覆性的新技术应运而生，作为人工智能、大数据等前沿产业的基石，云计算对于现代生产生活的各个领域都起着至关重要的作用。
在云计算的环境下，任务调度是一项非常重要的技术，对于云计算的应用效果和运行效率起着关键性的影响。
在本篇文章中，我们将探讨云计算环境下的任务调度优化技术研究，为读者提供一些新的见解和思路。
一、云计算环境下的任务调度在云计算的环境下，任务调度是指将一些任务分配到适当的计算资源进行处理的过程。
一般来说，任务调度的目标是使得任务尽可能得以最快时间内完成，同时需要合理地分配计算资源，避免资源的浪费和不必要的延迟。
当然，任务调度的实现需要考虑很多复杂的因素，在这里我们列举一些主要的要素：1. 任务属性：包括任务类型、任务的大小、执行时间等。
2. 计算资源属性：包括计算资源类型、性能、数量等。
3. 系统负载：该指标是指系统当前的运行负载情况，包括CPU利用率、内存使用率等。
4. 通信开销：即任务之间或计算节点之间传输数据所需要的网络带宽开销。
二、任务调度的优化策略针对上述情况，任务调度优化技术主要有两种：动态调度和静态调度。
1. 静态调度静态调度指的是在任务开始运行之前，根据任务的属性和计算资源的属性，设计和安排出一个任务队列。
这种调度方式简单易懂，能够充分利用资源，但难以适应运行环境的动态变化，使得效率无法得到全面的提高。
2. 动态调度动态调度是指在程序运行的过程中，根据当前系统的情况对任务的状态进行检测，并动态地进行任务调度。
这种调度方式能够根据运行环境的变化进行及时调整，实现在不同环境下的最优化设置，解决了静态调度的缺点，效率也得到了提升。
三、任务调度优化技术的研究在任务调度优化技术的研究中，主要包括以下四个方面：1. 贪心算法贪心算法是一种基于贪心策略的运算方法，通过当前状态下局部最优解不断地叠加，最终得到全局最优解。
云计算环境下的任务调度与资源优化研究
云计算环境下的任务调度与资源优化研究云计算技术的快速发展为企业和个人用户提供了强大的计算能力和灵活的资源调配方式。
在云计算环境下，任务调度和资源优化成为了关键问题，其合理性和高效性直接影响着系统的性能和用户体验。
本文将就云计算环境下的任务调度与资源优化进行研究，并提出一些解决方案。
一、云计算环境下的任务调度云计算环境下的任务调度需要考虑多个因素，包括任务的性质、资源的可用性、系统的负载等。
在云计算平台中，通常采用中心化的任务调度方式，即由一个中心调度器负责任务的分配和管理。
该调度器需要维护一个任务队列，并根据任务的优先级和系统负载情况进行任务分发。
任务调度算法是影响系统性能的关键因素之一。
常用的任务调度算法包括基于优先级的调度算法、基于资源利用率的调度算法和基于遗传算法的调度算法等。
这些算法根据不同的需求和约束条件，选择合适的任务分发策略，以优化系统性能，实现任务的高效执行。
二、资源优化在云计算中的应用云计算环境下的资源优化是指在有限的资源条件下，通过合理的资源调配和管理，以提高系统的性能和资源利用率。
资源优化的核心目标是使资源尽可能地得到高效利用，减少冗余和浪费。
云计算平台中的资源优化主要包括虚拟机的动态迁移、资源调度和负载均衡等方面。
虚拟机的动态迁移可以根据系统负载情况，将虚拟机从一个物理机器迁移到另一个物理机器，以实现资源的均衡分配。
资源调度和负载均衡则是根据任务需求和资源可用性，将任务分配到合适的机器上，并动态调整资源的分配情况，以实现系统的高效利用。
三、任务调度与资源优化的研究挑战在云计算环境下，任务调度与资源优化面临着一系列的挑战。
首先，由于云计算平台规模庞大，任务数量及复杂度较高，传统的任务调度和资源优化算法往往难以处理大规模问题。
其次，由于任务的特性和资源的异构性，如何合理地匹配任务和资源，以及如何平衡各资源的利用率，都是需要解决的难题。
此外，云计算环境中还存在着不确定性和动态性，例如任务到达率和资源利用率的波动，也给任务调度和资源优化带来了挑战。
云计算平台上的任务调度算法优化与实现研究
云计算平台上的任务调度算法优化与实现研究随着信息技术的快速发展，云计算已经成为现代社会中的重要科技支撑。
云计算平台提供了资源的集中管理和高效利用，为用户提供了强大的计算能力和存储空间。
而作为云计算平台的核心功能，任务调度算法的优化与实现，对于云计算的性能和效率起着至关重要的作用。
一、云计算中的任务调度算法在云计算平台中，任务调度算法是指将待执行的任务分配到各个计算节点上，并合理安排任务的执行顺序和优先级的过程。
任务调度算法直接影响到云计算平台的性能和效率。
常见的任务调度算法包括最短作业优先调度算法（Shortest Job First, SJF）和最早期限优先调度算法（Earliest Deadline First, EDF）。
SJF算法通过选择执行时间最短的任务进行调度，以提高任务的响应速度和整体执行效率。
而EDF算法则是根据任务的截止期限来进行调度，以确保任务能够在规定时间内完成。
然而，这些传统的任务调度算法仍然面临一些问题。
例如，SJF算法容易导致长任务的饥饿现象，即一些较短的任务会在长任务的执行过程中长时间等待；而EDF算法则可能会由于长任务的存在而导致短任务无法及时得到执行。
因此，针对云计算平台的特点和需求，需要针对性地优化和实现更高效的任务调度算法。
二、任务调度算法优化策略针对云计算平台上的任务调度算法存在的问题，研究者们不断进行优化和改进，提出了一些有效的策略。
1.资源分配优化：资源分配的合理性对任务调度算法至关重要。
云计算平台中，可以通过综合考虑任务的资源需求和资源利用率，动态调整任务的分配，避免资源浪费和不均衡现象。
2.任务调度策略优化：针对长任务饥饿的问题，可以引入抢占式调度策略，即在长任务执行过程中，及时抢占部分资源，以便提高短任务的执行速度。
此外，根据不同任务的优先级和紧急程度，制定相应的调度策略，确保任务能够按时完成。
3.预测与优化：通过对任务特性和执行时间的分析，可以建立任务执行时间的预测模型，并将其应用于任务调度算法中。
云计算中的任务调度方法研究
云计算中的任务调度方法研究云计算是当今信息技术领域的一个重要概念，它提供了大规模、高效率、低成本的计算和存储资源管理方式，已经成为许多企业和个人选择的首选技术。
而在云计算中，任务调度的方法研究则是一个重要的课题，它直接影响到云计算系统的性能和效率。
本文将对云计算中的任务调度方法进行探讨，并重点关注其中的几种常见方法。
首先，我们来了解一下什么是任务调度。
任务调度是指根据任务的特点和要求，将其分配给合适的资源执行，并合理安排任务的先后次序。
在云计算环境下，任务调度方法的优劣直接影响到资源利用率、响应时间等系统性能指标。
因此，研究云计算中的任务调度方法具有重要的意义。
一种常见的任务调度方法是基于负载均衡的方法。
负载均衡是指通过将任务合理地分配给各个计算节点，使得各个节点的负载能够均衡，从而提高整体系统性能。
在云计算环境下，负载均衡是任务调度的核心问题之一。
常见的负载均衡方法有静态负载均衡和动态负载均衡两种。
静态负载均衡方法通常通过根据各个节点的处理能力和负载情况设定权重，然后按照权重将任务分配给各个节点。
这种方法简单直接，但是无法适应系统运行过程中的负载变化。
另一种方法是动态负载均衡，它可以根据系统实时负载情况调整任务分配策略，从而更好地适应负载变化。
动态负载均衡方法需要实时监测系统负载情况，并根据负载情况进行任务调度。
这种方法相对来说更加复杂，但是可以更好地提高系统的负载均衡性能。
除了负载均衡方法，另一种常见的任务调度方法是基于优先级的方法。
基于优先级的任务调度方法是根据任务的优先级属性来决定任务的执行先后顺序。
任务的优先级可以根据任务的紧急程度、重要程度等因素来确定。
通过设置合理的优先级机制，可以确保重要的任务得到及时处理，进而提高系统的性能和效率。
然而，基于优先级的任务调度方法需要准确评估任务的优先级，这对系统设计者来说是一个挑战。
此外，还有一种常见的任务调度方法是基于预测的方法。
基于预测的任务调度方法是根据历史数据或者预测模型来预测未来系统的负载情况，并根据预测结果进行任务调度。
云计算中的任务调度算法研究
云计算中的任务调度算法研究随着云计算技术的迅速发展，越来越多的公司和个人将其业务迁移到了云上。
然而，云计算平台面临的一个显著挑战就是高效的任务调度。
对于云计算平台而言，合理的任务调度算法能够最大化资源利用率，提高系统性能和用户体验。
因此，任务调度算法的研究一直受到广泛关注。
云计算平台中面临的任务调度问题是一个典型的组合优化问题。
因此，研究人员利用启发式算法、遗传算法、模拟退火算法等多种算法来解决任务调度问题。
其中，启发式算法是云计算任务调度中应用最广泛的一类算法。
它通过根据资源需求和时间限制，对任务进行优先级排序，从而实现资源最优分配和时间最短的任务调度。
云计算平台中的任务调度算法需考虑多个因素，如资源利用率、能耗、任务完成时间、任务优先级等。
研究人员通常从这些方面进行优化。
例如，在资源利用率方面，算法可以根据任务的资源需求和资源可用性，选择最佳的资源配置方案，以实现尽可能高的资源利用率。
在能耗方面，算法可以根据任务对计算机的负载情况，选择能耗最低的计算机进行任务调度。
在任务完成时间方面，算法可以预测任务的执行时间，并根据执行时间来制定调度策略，以实现最短的任务完成时间。
在任务优先级方面，算法可以根据任务的重要性和紧迫性，制定相应的优先级规则，从而优先调度重要和紧急的任务。
除了上述的因素考虑，云计算平台中的任务调度算法还需要解决资源冲突、负载均衡等问题。
资源冲突是指多个任务同时请求相同资源的情况，而负载均衡是指将任务合理地分配到不同的计算机上，以保持系统的负载平衡。
为了解决这些问题，研究人员提出了各种算法和技术。
例如，基于插槽的任务调度算法可以通过为每个任务分配一个插槽，避免资源冲突。
而基于虚拟机迁移的任务调度算法可以通过监测系统负载情况，将任务从负载较高的计算机迁移到负载较低的计算机上，实现负载均衡。
云计算平台中的任务调度算法研究不仅在理论层面上有重要意义，同时也对提高云计算平台的可用性和性能具有现实意义。
云计算中的任务调度策略研究
云计算中的任务调度策略研究引言在云计算领域，任务调度是一项关键技术，它涉及到如何高效地将任务分配给可用的计算资源。
合理的任务调度策略可以提高云计算系统的资源利用率、降低任务处理时间以及提升用户体验。
因此，对云计算中的任务调度策略进行研究具有重要意义。
1. 任务调度策略概述1.1 任务调度的定义任务调度是一种决策过程，通过合理地安排任务在不同的计算节点上执行，以实现最佳的性能指标，如处理时间、能耗和资源利用率。
1.2 任务调度的挑战任务调度面临着多个挑战，如任务负载不均衡、计算资源的异构性、任务的紧急性以及不可靠的计算环境等。
面对这些挑战，研究者们提出了各种任务调度策略来解决这些问题。
2. 基于启发式算法的任务调度策略基于启发式算法的任务调度策略是一种常见的任务调度方法，它利用启发式规则来指导任务的分配和调度。
具体的启发式算法包括最先到达优先调度策略、最短作业优先调度策略和遗传算法等。
2.1 最先到达优先调度策略最先到达算法根据任务到达的先后顺序来进行调度，将最早到达的任务分配给可用的计算节点。
这种策略简单高效，但对计算节点的资源利用率较低，容易导致负载不均衡。
2.2 最短作业优先调度策略最短作业优先策略根据任务的执行时间来进行调度，将执行时间最短的任务优先分配给计算节点。
这种策略可以减少任务的处理时间，提高系统的响应速度，但可能导致资源利用不均衡。
2.3 遗传算法调度策略遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，在任务调度中被广泛应用。
通过对调度解空间进行搜索和交叉、变异操作，遗传算法可以得到较优的任务调度解。
然而，遗传算法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源。
3. 基于机器学习的任务调度策略机器学习技术的快速发展为任务调度策略的改进提供了新的思路。
通过对大量历史数据进行学习和分析，机器学习算法可以自动学习任务调度的规律和模式，进而生成优秀的任务调度策略。
3.1 基于监督学习的任务调度策略监督学习是一种常见的机器学习方法，通过训练一个分类器来预测任务的处理时间和资源需求。
云计算环境任务调度方法研究综述结论
云计算环境任务调度方法研究综述结论云计算环境下的任务调度方法是云计算领域中的一个重要研究方向，旨在有效地分配和调度任务资源，以提高整体的性能和效率。
本文通过综述现有的研究成果，总结了云计算环境下的任务调度方法，并对其进行了评价和分析。
一、引言云计算环境下的任务调度是指将用户提交的任务分配给合适的计算节点，并通过合理的调度策略将任务在集群中执行。
在云计算中，任务调度对于系统的性能和资源利用率有着重要的影响。
因此，研究如何有效地进行任务调度成为了云计算领域的热点问题。
二、任务调度方法1. 静态调度方法静态调度方法是指在任务提交前，根据系统的静态信息进行调度决策。
这种方法主要依靠任务的属性和资源需求来进行调度，例如任务的优先级、计算量、数据传输量等。
静态调度方法简单高效，但无法适应动态变化的环境。
2. 动态调度方法动态调度方法是指在任务执行过程中，根据系统的动态信息进行调度决策。
这种方法可以根据当前系统的负载、资源利用率等信息进行任务的动态调度。
动态调度方法能够更好地适应系统的变化，提高系统的性能和资源利用率。
3. 优化调度方法优化调度方法是指通过数学建模和优化算法，寻找最优的任务调度策略。
这种方法可以考虑多个因素，如任务的执行时间、资源利用率、能耗等，并通过优化算法求解最优的任务调度方案。
优化调度方法可以提高系统的整体性能，但计算复杂度较高。
三、任务调度评价指标1. 响应时间响应时间是指从任务提交到任务完成的时间间隔，是衡量任务调度效果的重要指标。
较短的响应时间可以提高用户的体验和满意度。
2. 资源利用率资源利用率是指系统中各个计算节点的资源利用程度，包括CPU利用率、内存利用率等。
高资源利用率可以提高系统的效率和经济性。
3. 能耗能耗是指系统在执行任务过程中消耗的能量。
降低能耗可以节约能源和降低系统的运行成本。
四、任务调度算法1. FCFS算法FCFS（First-Come, First-Served）算法是一种最简单的任务调度算法，按照任务提交的顺序进行调度。
云计算任务调度研究
3、自适应任务调度方法：该类方法综合静态和动态调度的优点，通过自我调 整以适应环境和负载的变化。例如，基于强化学习的自适应任务调度方法，通 过学习历史数据，自我调整任务分配策略，以实现更好的系统性能。
四、云计算环境任务调度的挑战 与未来发展
1、挑战：在云计算环境中，任务调度面临的主要挑战包括处理异构资源、管 理大规模任务、处理任务依赖关系等。此外，如何保证任务执行的正确性，防 止因错误而导致的系统崩溃或数据丢失，也是任务调度中需要解决的重要问题。
结论
云计算任务调度是云计算管理中的关键问题之一，对于提高云计算系统的性能 和资源利用率具有重要意义。本次演示对云计算任务调度的研究现状、方法及 未来展望进行了深入探讨。希望通过本次演示的介绍，能够对云计算任务调度 的进一步研究提供一些启示和帮助。
参考内容
引言
随着云计算的快速发展，越来越多的企业和组织开始将其业务和数据处理任务 迁移到云端。然而，在云计算环境中，任务调度策略对于提高系统的性能和资 源利用率具有至关重要的作用。因此，本次演示将重点云计算任务调度策略的 研究背景和意义，介绍相关的关键词，阐述任务调度策略的概念和作用，综述 当前的研究现状，探讨面临的挑战和解决方案，并展望应用前景。
3、通过软件定义网络（SDN）与网络功能虚拟化（NFV）等技术，实现云计算 网络的灵活配置和动态优化，以应对系统负载的变化。
4、将能源管理技术与任务调度策略相结合，实现绿色节能的云计算中心设计 与运营。
应用前景
云计算任务调度策略在云计算领域以及其他领域具有广泛的应用前景。例如：
1、在云计算领域，任务调度策略可以应用于云存储、云安全、云桌面等领域， 提高相应系统的性能和资源利用率。
2、基于优先级的调度：该策略根据任务的优先级进行调度，将优先级高的任 务排在优先级低的任务之前执行。这种策略能够满足紧急任务的需求，但如何 确定任务的优先级是一个挑战，需要额外的系统或算法支持。
云计算中的计算任务调度优化技术研究
云计算中的计算任务调度优化技术研究随着互联网的不断发展，云计算作为一种新型计算模式也越来越受到人们的重视。
在云计算中，计算任务调度是一个关键问题，对于云计算系统的性能、资源利用率以及用户体验等方面都有着重要的影响。
因此，如何优化计算任务调度算法成为了一个迫切需要解决的问题。
云计算是一种基于网络的计算模式，通过将计算、存储、应用程序等资源进行集中管理，为用户提供计算能力、存储空间和运行环境等服务。
在云计算中，服务器集群通过虚拟化技术，将硬件资源抽象成虚拟资源，并按需为用户进行分配，从而实现资源共享和动态伸缩。
在这样的计算环境下，计算任务调度成为了一个至关重要的问题。
计算任务调度是指根据任务的性质和要求，使其在可利用的资源中得到合理的调度和分配，以保证任务的高效运行。
在云计算中，由于存在多个任务源、资源分散和分布式运行等特点，使得任务的调度问题更加复杂和困难。
当前，在云计算中广泛使用的计算任务调度技术主要包括贪心算法、遗传算法、粒子群算法等，但这些算法存在着一些缺陷和不足。
针对云计算中任务调度问题，研究者们提出了一些优化技术，主要包括以下方面：1. 任务规划优化技术任务规划是指将云计算中用户提交的所有任务进行分配和调度，以最大限度地利用资源、提高系统效率、实现任务负载均衡等目的。
任务规划优化技术是针对任务调度问题的一种解决方法，目标是寻找最优的任务调度方案。
其中经典的蚁群算法和遗传算法就是比较有效的任务规划优化技术。
2. 资源协同优化技术在云计算环境下，任务的调度需要考虑到多个资源的协同配合，以达到任务的高效完成。
资源协同优化技术主要是针对资源和任务之间的匹配问题进行优化，主要包括启发式搜索、贪心算法等。
这些技术通过对资源和任务之间的匹配分析，确定最佳的资源分配策略，达到资源的最大化利用和任务及时运行。
3. 负载均衡优化技术负载均衡是指在云计算环境下，通过合理的资源分配和任务调度，尽量避免系统过载和资源浪费，实现各节点的负载均衡。
云计算平台中的任务调度与负载均衡技术研究
云计算平台中的任务调度与负载均衡技术研究随着云计算的迅猛发展，云计算平台成为了许多企业和组织处理大量数据和进行高并发计算的首选。
在云计算平台中，任务调度和负载均衡是关键技术，对于提高系统性能、提升用户体验至关重要。
本文将对云计算平台中的任务调度和负载均衡技术进行研究，探讨其原理、挑战和解决方案。
一、任务调度技术任务调度是云计算平台中的核心技术之一，它负责将待执行的任务分配给适当的计算资源，并确保任务在合适的时间得到执行。
任务调度技术的目标是提高系统的吞吐量、降低任务执行时间，以及保证系统资源的有效利用。
1.1 原理与挑战任务调度的原理基于资源管理和任务分配的思想，主要面临以下挑战：首先，不同任务的性质和资源需求各不相同，如何根据任务的优先级、资源需求和约束条件来进行合理的任务调度是一个关键问题。
其次，云计算平台中存在大量的异构计算资源，包括虚拟机、容器、物理服务器等，如何将任务分配给最合适的计算资源，以提高任务执行效率，也是一个需要解决的问题。
最后，云计算平台中存在实时任务和批处理任务等不同类型的任务，如何实现不同类型任务的调度策略和算法，并根据实时的负载情况进行动态调整，是任务调度技术的又一挑战。
1.2 解决方案为了解决任务调度的挑战，研究人员提出了一系列的解决方案：首先，通过设计合理的任务调度算法，根据任务的性质和资源需求，实现任务的优先级排序和资源分配。
常用的任务调度算法有最短作业优先算法、最小执行时限算法等。
其次，基于现有的机器学习和优化算法，研究人员提出了一些自适应的任务调度方法，通过监控系统的负载和性能指标，自动调整任务的分配策略，以提高系统的整体性能。
最后，利用并行计算和分布式计算技术，将任务分配给多个计算节点同时执行，从而实现任务的并行处理，提高任务执行的效率和吞吐量。
二、负载均衡技术负载均衡是云计算平台中的另一项重要技术，其目标是将任务或请求均匀分布到不同的计算节点上，以避免单个节点过载或过于空闲，提高系统的性能和可扩展性。
云计算中的资源管理和任务调度技术研究
云计算中的资源管理和任务调度技术研究随着云计算技术在各个领域的不断应用和发展，如何高效地进行资源管理和任务调度成为了云计算技术研究的重点之一。
本文将从资源管理和任务调度两个方面对云计算中的相关技术进行探讨。
一、资源管理在云计算中，资源管理是指如何有效地利用整个云计算系统中的资源。
资源管理的目标是最大化资源的利用率，减少资源的浪费和碎片化。
资源管理主要包括虚拟机管理、负载均衡、网络带宽调度等内容。
1.虚拟机管理虚拟机是指一台虚拟化的计算机，它可以独立运行操作系统及应用程序，并与其他虚拟机隔离。
虚拟机管理是云计算中的核心技术之一，它是资源管理的重要手段之一。
虚拟机管理包括虚拟机的创建、销毁、迁移、镜像备份、资源分配、性能监控等内容。
虚拟机是云计算中最基本的资源单元，虚拟机的数量、规模和运行状态对整个云计算系统的性能有着重要的影响。
针对虚拟机管理中的性能问题，当前的研究主要集中在以下几个方面：（1）虚拟机创建和销毁的性能优化可以采用预分配技术、提前准备空闲的虚拟机、采用快照备份等技术优化虚拟机的创建和销毁。
（2）虚拟机迁移的性能优化可以采用预测模型、动态负载均衡、快速内存复制等技术优化虚拟机迁移。
（3）性能监控和调整可以采用性能监控和调整技术实现虚拟机资源的动态分配和调整，以保证虚拟机的性能指标达到预期。
2.负载均衡负载均衡是指将不同计算节点上的负载均衡分配到不同的计算节点上，使得负载均衡在整个系统中更加均衡，以提高资源的利用率。
当前的研究主要集中在以下几个方面：（1）负载均衡算法的设计和优化可以采用静态负载均衡、动态负载均衡、混合负载均衡等算法对负载均衡进行优化。
（2）负载均衡与虚拟机管理的结合将负载均衡与虚拟机管理进行结合，可以更好地实现资源的动态分配和利用。
3.网络带宽调度网络带宽调度是指合理地分配网络带宽资源，以保证云计算系统的高效性和稳定性。
当前的研究主要集中在以下几个方面：（1）网络带宽调度算法的设计和优化可以采用基于拓扑结构的调度算法、基于流量预测的调度算法、基于信用分配的调度算法等技术进行网络带宽调度。
云计算环境下的任务调度与资源管理技术研究
云计算环境下的任务调度与资源管理技术研究随着云计算技术的迅猛发展，越来越多的企业和个人选择将自己的业务或应用迁移到云平台上。
而在这个巨大的云计算环境中，任务调度和资源管理成为了至关重要的技术挑战。
本文将就云计算环境下的任务调度与资源管理技术进行研究，并探讨相关领域的最新进展。
一、云计算中的任务调度任务调度是云计算中的一个关键问题，它负责将用户提交的任务分配到合适的计算资源上执行。
在云平台中，有两种主要的任务调度策略：静态调度和动态调度。
静态调度是指在任务执行前就预先确定每个任务分配到的计算资源。
这种调度策略适用于计算资源需求相对稳定的场景，但无法应对资源需求变化较快的情况。
而动态调度则是根据任务的实际需求动态地将任务分配到适合的资源上，以实现资源的充分利用。
动态调度具有适应性强、灵活性高的特点，更适合云计算环境。
在云计算环境下，还存在着资源冲突和负载不均衡的问题。
资源冲突指的是多个任务同时请求某一资源，而负载不均衡则是指在云平台中各个计算节点的负载分配不均，导致资源利用率不高。
为了解决这些问题，研究人员提出了各种任务调度算法，如遗传算法、蚁群算法等，以优化任务分配和资源利用效率。
二、云计算中的资源管理资源管理是指在云计算环境中对计算资源进行有效管理和利用的技术。
它涉及到资源的分配、调度、监控和优化等方面。
在云计算环境下，资源管理需要解决两个主要问题：资源分配和资源调度。
资源分配是指将云平台中的计算资源按需分配给用户，以满足其任务执行的需求。
而资源调度则是指在任务执行过程中，根据任务的需求和资源的状态，动态地将任务分配到可用的资源上。
为了实现资源的高效管理，研究人员提出了一系列的资源管理策略和算法。
其中，弹性资源调度是一种常用的资源管理策略，它通过动态调整资源分配来提高云平台的资源利用率。
此外，基于容器的虚拟化技术也为资源管理带来了新的思路，通过将应用程序封装到容器中，实现资源的隔离和共享，进而提高资源利用率和服务质量。
云计算中的任务调度技术研究
云计算中的任务调度技术研究近年来，随着云计算技术的不断发展，越来越多的机构和企业将数据存储、处理和服务部署到云端。
而在这个背后，任务调度技术成为了一项极为关键的技术，它决定着整个云平台的效率和性能。
本文将探讨云计算中的任务调度技术，从基本原理、架构设计以及优化方案三个方面深入讲解，旨在给读者提供一个全面、深入的了解。
一、任务调度的基本原理任务调度技术是云计算中数据处理的核心技术之一，是一种将大规模、复杂的数据处理任务分割成一个个小块的技术，并在云平台的各个节点上进行分发和执行。
它的基本原理是将所有的任务分配到云平台上的各个节点，根据任务的特点决定它们的执行方式和时间，并实时监控任务的执行情况，保证任务在规定的时间内完成。
任务调度的基本流程如下：1.任务创建。
用户提交任务到云平台上，云平台将根据用户设定的需求和任务种类创建任务。
2.任务分配。
将创建的任务分配到云平台的各个节点上，并根据任务的类型、大小、优先级、负载均衡等要素来分配节点。
3.任务执行。
节点将接收到的任务按照要求进行处理，处理完后返回执行结果。
4.监控和管理。
实时监控任务的执行情况，及时修改与调整任务的处理方式，保证任务在规定时间内完成。
二、任务调度的架构设计任务调度的架构设计是决定其可扩展性、高可用性以及性能的关键因素之一。
云计算平台的任务调度架构可以分为单点协调和分布式协调两种形式。
单点协调式调度架构是将任务分配和监控权交由单一节点负责，它是一种简单易行的架构方式，但也存在单点故障、无法水平扩展等问题。
相比之下，分布式协调式调度架构可以有效地规避单点故障的风险，保证云平台的高可用性和可扩展性。
它是一种在多个节点之间实现任务协调和管理的架构方式，提供了高性能以及良好的可扩展性。
三、任务调度的优化方案1.负载均衡优化负载均衡技术可以有效地平衡云平台各个节点的负载，提高节点的利用率，降低任务的处理时间。
常用的负载均衡策略包括基于轮询的负载均衡、动态权重负载均衡、基于IP的哈希负载均衡等。
云计算平台中的任务调度策略优化研究
云计算平台中的任务调度策略优化研究云计算是现代计算机技术的重要发展方向之一，它通过将计算、存储和服务资源分布在多个物理或虚拟的服务器上，向用户提供高性能的计算和存储服务。
而云计算平台的关键之一是任务调度策略，即如何将用户提交的任务合理地分配到云计算平台上的服务器上执行，以实现资源的最优利用和任务的高效执行。
任务调度策略优化研究可以帮助提高云计算平台的性能和效率，提升任务调度的质量和用户体验。
本文将从任务调度的目标、任务调度策略的分类以及优化研究的方法等几个方面进行论述。
一、任务调度的目标任务调度的目标主要包括以下几个方面：1. 增加系统的吞吐量：通过合理调度，实现任务的并行执行，提高任务处理的效率，从而增加系统的吞吐量。
2. 减少任务的等待时间：通过合理的任务调度策略，减少任务的等待时间，提升任务执行的效率。
3. 降低能耗：通过优化任务调度策略，减少不必要的资源浪费，降低云计算平台的能耗。
二、任务调度策略的分类云计算平台中常见的任务调度策略有多种，可以根据其调度方式和目标进行分类。
以下是几种常见的任务调度策略：1. 静态任务调度策略：在任务提交之前，根据任务的属性和系统资源情况，通过一定的算法或规则分配任务到相应的服务器，如最小负载优先、最短任务处理时间优先等。
2. 动态任务调度策略：在任务执行过程中，根据任务的执行情况和系统资源的变化，动态地调整任务的分配方式，如负载均衡、启发式调度等。
3. 混合任务调度策略：结合静态和动态任务调度策略，根据任务的属性和系统资源情况，在任务提交时和执行过程中动态调整任务的分配方式，以达到最优的调度效果。
三、任务调度策略优化研究方法优化任务调度策略是提高云计算平台性能的关键。
以下是几种常见的优化研究方法：1. 数学建模方法：将任务调度问题转化为一个数学模型，通过定义合适的目标函数和约束条件，利用数学方法求解最优解。
2. 启发式算法：通过启发式规则或启发式搜索算法，快速地寻找到一个近似最优的任务调度方案，如遗传算法、模拟退火算法等。
移动云计算中的任务调度技术研究
移动云计算中的任务调度技术研究随着技术的不断发展，移动云计算已成为当今信息领域的一种趋势。
随着云计算平台在移动设备上的普及，移动云计算的规模也随之不断增大。
但是在云计算中，任务调度是一个十分关键的问题。
本文将对移动云计算中的任务调度技术进行深入研究，以期对相关研究人员提供帮助。
一、移动云计算环境下的任务调度为了满足用户对计算需求的高效性和可靠性要求，任务调度是移动云计算中至关重要的环节。
移动云计算环境下的任务调度一般要保证任务负载均衡、任务执行效率、资源利用等各种维度。
在这里，任务调度相关的概念包括任务分配、任务转移、任务执行、任务完成等。
任务分配是指将待执行的任务分配到适当的计算资源上，以减少云计算系统负载。
任务转移是指一个任务在中途因资源不足，需要将任务从一个节点迁移到另一个节点执行。
任务执行是指节点执行任务的时间，在节点可用资源不充足时，它应充分利用当前资源，尽快完成任务。
任务完成是指任务在所需时间内完成所要求的任务。
在任务分配期间，如果使用系统的计算资源集中在特定节点上，将会降低整个系统的稳定性。
因此，任务的执行效率是任务调度中一个重要的考虑因素。
二、任务调度的算法任务调度算法是任何任务调度系统的关键组成部分。
它需要同时满足负载均衡、任务执行效率和资源利用等多个方面的要求。
跟据这些要求，目前任务调度算法主要可分为以下几类。
(1) 基于局部负载均衡的调度算法一般采用随机算法或者最近空闲算法，这种算法具有简洁高效的特点。
但是，这种局部负载均衡调度算法通常由于资源的分配不均衡而导致整体系统负载不均衡。
(2) 基于全局负载均衡的调度算法这种算法可以实现全局资源分配，减少整个系统的不稳定性。
它的优点是能够考虑整体负载均衡问题，但是缺点是实现起来比较复杂难以实现。
(3) 基于遗传算法的调度算法遗传算法能够帮助任务调度系统在全局最优解空间中寻找下一个最优解，以达到负载均衡，任务执行效率和资源利用率等多个方面的平衡点。
云计算中的任务调度优化研究
云计算中的任务调度优化研究近年来，随着人工智能、大数据等新兴技术的兴起，云计算已经成为了企业发展的一个重要方向。
然而云计算的任务调度优化仍然是一个重要的研究方向，尤其是随着企业规模的扩大和任务复杂度的提高，任务调度的优化也越来越复杂，这种挑战性的问题已经引起了越来越多的研究者的关注。
一、任务调度优化的意义和难点任务调度在云计算的应用中扮演着至关重要的角色，因为它是影响整个运行效率和性能的关键点。
一方面，云计算的运维成本较高，尤其是当任务被分配到不同的节点时，很难统一会有更多的开销；另一方面，单个任务的优化结果还不能代表整个集群的性能，这也加剧了任务调度的优化难度。
而任务调度优化的目的就是通过合理的任务分配算法，合理地分配任务给相应的节点进行计算并完成任务运行，以最大化整个系统的运行效率和性能，降低计算成本。
但是，任务调度本身是一个NP难问题，因此在实现及优化这个过程中要面对诸多难点，包括任务优先级冲突、任务分配不均匀、任务负载不均衡等等问题。
二、已有的任务调度方法为了解决任务调度的问题，目前的研究者们已经提出了许多不同的方法，这些方法可以分为两大类：静态任务调度和动态任务调度。
静态任务调度：静态任务调度方法在任务分配前已经确定好了每一个节点的任务的分配，通常需要根据先验的任务执行信息来进行预先调度。
静态任务调度方法包括JobShop算法和Genetic算法等，其中的预测过程依赖于历史运行数据和统计分析，优化效果取决于高质量的预测结果，在保证最优解的前提下，可为系统提供最短的执行时间。
由于静态任务调度方法往往需要大量的数据采集和研究才能生成可以使用的算法，因此这种方法的优化效果是相对更好的。
动态任务调度：动态任务调度则是根据当前节点的负载情况来决定任务如何分配。
多任务动态调度算法调度贷款（Task Scheduling Algorithm based on Credit），相比于其他算法能够有效地解决负载均衡问题，按照某项标准给每一个节点设定最大承载量，协助任务分配，以减少丢弃信号和拥塞等问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Ｔａ ｋ Ｓ ｈ ｄｕ ｉ ｆＣｌｕｄ Ｃｏ ｐ ｔｎ ｎ Ｔｒ ｉ ｉ ｓ ｃ ｅ ｌ ｎｇ ｏ ｏ ｍ ｕ ｉ ｇ ｉ ａｎ ｎｇ Ｅｖ ｌ ｔｏ Ｓ ｍ ｕｌｔｏ ｙ ｔ ｍ ａｕａ ｉｎ ｉ ａ ｉｎ Ｓ ｓｅ
ＺＨＡＮＧ ｅ ，ＣＨＡＯ －ｎ ｎ Ｌｉ Ａｉ ｏ ｇ，ＧＵＯ －ｆ ｎ Ｌｉ ｅ ｇ
（ｎｔｕｅｏ ｎｉｅｒ ｇ Ａ ｒ ｏｃ ｎ ｉｅｒ ｇＵ ｉ ｒ ｔ， ｉａ ，１０ ８ Ｃ ｉａ Ｉｓｔｔ ｆ ｇ ｅ ｎ ， ｉ ＦｒｅＥ ｇ ｅｉ ｎ ｅｓｙ Ｘ ’ｎ ７０ ３ ，ｈｎ ） ｉ Ｅ ｎ ｉ ｎ ｎ ｖ ｉ
第２卷 第７ ９ 期
文章 编 号 ：０ ６ ９ ４ （０ ２ ０ — ｌ４ Ｏ １０ — ３ ８ ２ １ ）７ ０ １一 ３
计
算
机
仿
真
２２ 月 ０ 年７ １
某 演 练评 估 系统 中云计 算 任 务调 度 研 工程学 院， 陕西 西安 ７ ０ ３ ） １０ ８ 摘要： 研究合 同战术演练评估系统应用中的云计算任务调度问题。针对 目前 的云计算调度算法研究 大都是 基于通用性或者 商业需求 ， 对军事应用特点考虑不多 ， 应用到合同战术演练评估系统中无法满足系统对于调度实时性等性 能的要求的 问题 ， 通过分析 云计算的任务调度特点 ， 引人数据存储节点优先和节点效能的概念提 出了一种改进的基于负载均衡 的任务调度算 法 ， 法减少 了数据存取时间并采用节点效能的概念能更准确地描述主机性能 。仿真结果验证了改进后 的算 法在任务数量 算 增大时任务执行 的速度有所提 升， 能更好地满足合同战术演练评估系统复杂度 和规模增大对实时性 的需求 。
ＡＢＳ ＲＡＣＴ： ａ ｋ ｓ ｈ ｄ ｌ ｇ ｏ ｌｕ ｏ ｕ ｉ ｇ ｉ ｏ ｉ ｅ －ｔｃｉ ａ ｔａｎ ｎ ｖ ｌ ａｉｎ ｓ ｓ ｍ ｓｓｕ ｉｄ ｉ Ｔ Ｔ ｓ ｃ ｅ ｕ ｉ ｆｃｏ ｄ ｃ ｍｐ ｔ ｎ ａ ｃ ｍｂ ｎ ｄ ａ ｔ ｌ ｒｉ ｉ ｇ ｅ ａ ｕ ｔ ｙ ｔ ｗａ ｔ ｄｅ ｎ ｎ ｎ ｃ ｏ ｅ ｔｉ ｐ ｐ ｒ ｈ ｓ ａ ｅ ．Ｍｏ ｔ ｆ ｈ ｕ ｒ ｎ ｃ ｅ ｕ ｉｇ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｂ ｓ ｄ ｏ ｎ ｖ ｒａ ｒｂ ｓ ｅ ｓｎ ｅ ｓａ ｄ ｔｋ ｓｌｍｉ ｄ ｍｉ ｔｒ ｓ ｏ ｅ ｃ ｒｅ ｔ ｈ ｄ ｌ ｌｏ ｔ ｍ ａ ｅ ｎ ｕ ｉｅ ｌ ｕ ｉ ｓ ｅ ｄ ｎ ｅ ｉ ｔ ｌ ａ ｙ ｔ ｓ ｎ ｉ ｓ ｓ ｏ ｎ ａ ｅ ｉ ｎ ｅ ｓ ｉｔ ｏ ｓｄ ｒ ｔ ｎ ｈ ｙ ｃ ｎ ｎ ｔ ｅ ｅ ｒ ａ － ｉ ｅ ｕ ｒ ｍｅ ｔ ｆｔｃｉ ａ ａｎ ｎ ｖ ｌ ａｉ ｎ ｓ ｓｅ ｅ ｄ ｎ ｏｃ ｎ ｉｅ ａ ｉ ．Ｔ ｅ ａ ｏ ｔｔ ｅ ｔ ｏ ｍｅ ｈ ｌ ｍｅｒ ｑ ｉ ｅ ｎ ｓｏ ｔ ｌ ｒ ｉ ｉｇ ｅ ａ ｕ ｔ ｙ ｔｍ．Ｂ ｎ － ａ ｃ ｔ ｏ ｙａ ａ ｌｚｎ ｈ ｈ ｒ ｃｅ ｓｉｓ ｏ ｌｕ ｏ ｕｉ ｇ ｔ ｓ ｃ ｅ ｕ ｉ ｇ ｎ ｉ ｒｖ ｄ ｔｓ ｃ ｅ ｕ ｉ ｇ ａｇ ｒ ｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｏ ｄ ｙ ｉ ｇ ｔ ｅ ｃ ａ ａ ｔｒ ｔ ｆｃｏ ｄ ｃ ｍｐ ｔ ａ ｋ ｓ ｈ ｄ ｌ ，ａ ｍｐ ｏ ｅ ａ ｋ ｓ ｈ ｄ ｌ ｌｏ ｔ ｍ ａ ｅ ｎ Ｌ ａ ｉ ｃ ｎ ｎ ｎ ｉ Ｂ ｌｎ ｉｇ ｗ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｙ ｉｔｏ ｕ ｉ ｇ ｓ ｒ ｇ ｏ ｅ ｒ ｒ ｙ ａ ｄ ｎ ｄ ｆ ｃ ｃ ．Ｄａａ ａ ｃ ｓ ｉ ａ ｅ ｕ ｅ ｈ ｃ ａａ ｃｎ ａ ｒ ｐ ｓ ｄ ｂ ｎｒ ｄ ｃｎ ｔ ａ ｅ ｎ ｄ ｓｐ ｏ ｉ ｎ ｏ ｅ Ｅ ｆ ａ ｙ ｏ ｉ ｔ ｉ ｔ ｃ ｅ ｓｔ ｍｅ ｗ ｓｒ ｄ ｃ ｄ ｗ ｉｈ ｃ ｎ ｍｏ ｅ ａ ｃ ｒ ｔｌ ｅ ｃ ｂ ｈ ｅ ｏｍａ ｃ ｆｔ ｅ ｈ ｓ ｉ ｈ ｓａｇ ｒ ｈ ａ ｒ ｃ ｕ ａｅｙ ｄ ｓ ｒ ｅ ｔ ｅ ｐ ｒ ｒ ｎ ｅ ｏ ｏ ｔ ｎ ｔ ｉ ｌ ｏ ｔ ｍ．Ｔ ｅ ｒ ｓ ｌ ｏ ｉ ｌ ｔ ｎ ｓ ｏ ｈ ｔ ｔｃ ｎ ｉ ｆ ｈ ｉ ｈ ｅ ｕ ｔ ｆｓｍｕ ａｉ ｈ ｗｓｔ ａ ａ ｏ ｉ ｉ ｒ ｖ ｈ ｃ ｅ ｕ ｅ ｓ ｅ ｄ ｗ ｅ ｈ ｕ ｅ ｆｔｓ ｓｉ ｃｅ ｓ ｓ ａ ｄ ｃ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅｔｒｆｒｔ ｅ ｒ ａ— ｉ ｅ ｍｐ ｏ ｅ ｔｅ ｓ ｈ ｄ ｌ ｐ ｅ ｈ ｎ ｔｅ ｎ ｍｂ ｒ ｋ ｒａ ｅ ｎ ａ ｅ ｅ ｄ ｍａ ｄ ｂ ｔ ｏ ｅ － ｍｅ ｒ ・ ｏ ａ ｎ ｔ ｅ ｈ ｌ ｔ － ｑ ｉ ｍｅ ｔ ｆ ｈ ａ ｔ ａ ｒ ｉ ｉｇ ｅ ａｕ ｔ ｎ ｓ ｓｅ ｆｒｃ ｍｐ ｅ ｉ ｎ ａ ｇ — ｃ ｅ ｕｒ ｅ ｎ ｓｏ ｅ ｔ ｃｉ ｌｔａｎ ｎ ｖ ａ ｉ ｙ ｔｍ ｏ ｌｘｔ ａ ｄ Ｌ ｒ ｅ ｓ ａ ． ｔ ｃ ｌ ｏ ｏ ｙ ｌ ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ： ｍｂ ｎ ｄ ｔｃｉ ａ ｅ ｅｃ ｓ ；Ｓ ｍｕ ａ ｉｎ；Ｃ ｏ ｄ ｃ ｍｐ ｔ ｇ Ｃｏ ｉ ｅ － ａ ｔ ｌ ｘ ｒ ｉｅ ｉ ｌｔ ｃ ｏ ｌｕ ｏ ｕ ｉ ；Ｖｉｔａ ｉ ｔ ｎ；Ｔ ｋ ｓ ｈ ｄ ｌ ｇ ｎ ｒ ｌ ａｉ ｕ ｚ ｏ ｓ ａ ｃ ｅ ｕｉ ｎ