DAG调度算法运行时长与结果数据集DAGSchedulingAlgorithmRuntimeandResults-jackzhanguoa
数据来源：互联网公开数据
标签：DAG调度, 运行时长, 性能评估, 算法分析, 并行计算, 资源分配, 实验数据, 调度策略
数据概述：
该数据集包含来自DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）调度算法的实验结果，记录了不同配置下的算法运行时长和相关性能指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一组实验结果的快照。
地理范围：数据未限定地理范围，为算法性能测试的通用实验数据。
数据维度：数据集包括多个关键维度，如：
index: 实验的索引编号；
file: 实验关联的文件名，包含图类型和配置信息；
runtime: 算法的运行时长，以数值形式记录；
graph type: 图的类型，如Cholesky等；
num nodes: 图中节点的数量；
CCR: 计算通信比，反映计算与通信的比例；
num processers: 处理器数量；
priority scheme: 优先级调度方案；
placement scheme: 节点放置方案；
duplication type: 节点复制类型。
数据格式：CSV格式，包含nonDuplicationRuntimescsv, duplicationRuntimescsv, duplicationResultscsv, nonDuplicationResultscsv等多个文件，方便数据分析和处理。数据已进行标准化，便于比较分析。
该数据集适合用于DAG调度算法的性能评估、优化以及相关研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于并行计算、高性能计算、调度算法等领域的研究，如不同调度策略的性能对比、资源利用率分析等。
行业应用：可为高性能计算平台、云计算环境的资源调度优化提供数据支持，提升系统性能和资源利用率。
决策支持：支持调度算法的改进和选择，辅助制定更优化的资源分配策略。
教育和培训：作为并行计算、算法设计等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解DAG调度算法的特性和性能表现。
此数据集特别适合用于评估不同调度算法在不同配置下的性能表现，为算法优化和系统设计提供数据支持。
