基于泊松的伯努利物品随机装箱近似算法
分布式、并行与集群计算
2023-08-28 v1
摘要
云调度器将任务打包到机器上，面临相互矛盾的目标：（1）尽可能高效地使用机器，同时（2）避免可能导致 CPU 限流或内存不足错误的过载。我们采用随机方法，将任务资源需求的不确定性建模为随机变量。我们关注一类少有探索的物品情形，每个物品具有伯努利分布，对应于空闲或需要特定 CPU 份额的任务。RPAP 是我们的在线近似算法，它将一组物品用泊松分布上界逼近。与现有针对伯努利物品的、仅证明至乘常数近似比的算法不同，我们给出了闭式表达式。我们推导出 RPAPC，一种具有与 RPAP 相同理论保证的组合方法。在仿真中，RPAPC 的结果接近 FFR（一种无最坏情况保证的贪心启发式）；RPAPC 在含小物品的数据集上略优于 FFR。
引用
@article{arxiv.2308.13512,
title = {A Poisson-Based Approximation Algorithm for Stochastic Bin Packing of Bernoulli Items},
author = {Tomasz Kanas and Krzysztof Rzadca},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.13512},
year = {2023}
}