悬赏任务源码系统带app小程序源码基于php开源版

　　悬赏任务系统源码是可以通过消息传递相互交换信息的任务发布平台。它非常有用，因为它有助于资源共享。在本文中，我们将看到威客分布式系统中任务分配方法的概念。
　　
　　完整源码：wk.wxlbyx.icu
　　
　　悬赏任务网站源码运行机制：
　　
　　任务发布悬赏系统中系统管理的功能之一是任务管理。当用户请求进程执行时，任务器将任务分配给用户提交执行的进程。此外，任务器根据分配将进程路由到适当的节点（处理器）。

 
　　分布式系统中有多种资源可用，因此用户需要系统透明性。系统中可以有逻辑或物理资源。例如共享模式下的数据文件、中央处理器（CPU）等。
　　
　　顾名思义，任务分配方法是基于将流程划分为多个任务。这些任务被分配给适当的处理器以提高性能和效率。这种方法有一个重大挫折，因为它需要有关所有参与过程的特征的先验知识。此外，它没有考虑系统的动态变化状态。这种方法的主要目标是以最佳方式分配单个进程的任务，因为它基于系统中的任务划分，为此，需要确定其实施的最佳策略。
　　
　　悬赏任务分配方法的工作流：
　　
　　在任务分配方法的工作中，以下是假设：
　　
　　●将单个过程划分为任务。
　　
　　●每个任务的计算要求和每个处理器速度方面的性能都是已知的。
　　
　　●处理在系统的每个节点上执行的每个任务所产生的成本是已知的。
　　
　　●IPC（进程间通信）成本对于节点之间执行的每对任务都是已知的。
　　
　　●其他限制也很熟悉，例如作业资源要求和每个节点的可用资源、任务优先级连接等。
　　
　　任务分配算法的目标：
　　
　　●降低进程间通信 (IPC) 成本
　　
　　●整个过程的快速周转时间或响应时间
　　
　　●高度并行
　　
　　●有效利用系统资源
　　
　　上述目标一再发生冲突。为了举例说明，让我们考虑目标 1，使用该目标需要将进程的所有任务分配给单个节点以降低进程间通信 (IPC) 成本。如果我们考虑目标 4，它基于系统资源的有效利用，这意味着进程的所有任务都将由系统中的适当节点划分和处理。
　　
　　注意：可能分配给节点的任务数量：

For m tasks and n nodes= m x n

       悬赏任务系统中任务分配的需求：
　　
　　为了实现既定的性能目标，提出了在分布式系统中进行任务管理的需求。为此，应针对成本和时间函数进行优化分配，例如任务分配以最小化总执行和通信成本、完成任务时间、总成本 3（执行、通信和干扰）、总执行和通信成本与对分配给每个处理器的任务数量施加的限制，以及总执行和通信成本以及完成任务时间的成本函数的加权乘积。所有这些因素在任务分配和轮流中都是可数的，从而导致系统的最佳结果。
　　
　　任务分配方法示例：
　　
　　假设有两个节点，即 n1 和 n2，以及六个任务，即 t1、t2、t3、t4、t5 和 t6。两个任务分配参数是：
　　
　　●执行成本：x ab是指在节点 b 上执行任务 a 的成本。
　　
　　●任务间通信成本：c ij是指任务 i 和 j 之间的任务间通信成本。
　　
　　注意：在节点（n2）上执行任务（t2）和在节点（n1）上执行任务（t6）是不可能的，从上面的执行成本表可以看出资源不可用的。
　　
　　串行分配的执行成本：

　　t11 + t21 + t31 + t42 + t52 + t62  = 5 + 2+ 4 + 3 + 2 + 4
　　
　　= 20 (Refer Execution Cost table)

　　串行分配中的通信成本：

　　= c14 + c15 + c16 + c24 + c25 + c26 + c34 + c35 + c36
　　
　　= 0 + 0+ 12 + 12 + 3 + 0 + 0 + 11 + 0
　　
　　= 38 (Refer Inter-task Communication Cost table)
　　
　　Hence, Total Cost in Serial Assignment
　　
　　= 20 + 38
　　
　　= 58
　　

　　案例2：威客任务最优分配
　　
　　最佳分配的执行成本：

　　= t11 + t21 + t31 + t41 + t51 + t62
　　
　　= 5 + 2+ 4 + 6 + 5 + 4
　　
　　= 26 (Refer Execution Cost table)
　　

　　最佳分配中的沟通成本：

　　
　　= c16 + c26 + c36 + c46 + c56
　　
　　= 12 + 0+ 0 + 0 + 0
　　
　　= 12 (Refer Inter-task Communication Cost table)
　　
　　Hence, Total Cost in Optimal Assignment
　　
　　= 26 + 12
　　
　　= 38
　　

　　使用最小割集的最优分配：
　　
　　割集：图的割集是指删除时使图不连接的边的集合。
　　
　　最小割集：图的最小割集是指图的所有割中最小的割。