thesis_experiment_design.py

#!/usr/bin/env python3
"""
FE-IDDQN vs HEFT 对比实验设计
用于毕业论文中展示 FE-IDDQN 的优势
"""

print("""
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                    FE-IDDQN 优势场景 - 毕业论文实验设计
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【核心洞察】
  HEFT 是一个非常强的基线算法，在静态场景下接近最优。
  要体现 FE-IDDQN 的优势，需要设计能发挥 DRL 特点的实验场景。

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实验1：任务执行时间不确定性 (Task Duration Uncertainty)
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【设计思路】
  真实环境中，任务执行时间有波动（网络延迟、IO等待、资源竞争）
  HEFT 基于期望执行时间做一次性决策，无法适应实际波动
  FE-IDDQN 可以学习到考虑不确定性的鲁棒策略

【实验方法】
  1. 给任务执行时间加入噪声: T_actual = T_expected × (1 + ε), ε ~ N(0, σ²)
  2. 设置不同的噪声水平: σ = 0%, 10%, 20%, 30%, 50%
  3. 每个噪声水平运行 100 次，统计平均 makespan 和标准差

【预期结果】
  σ = 0%:   HEFT ≈ FE-IDDQN (静态场景无差异)
  σ = 10%:  FE-IDDQN 略优
  σ = 30%:  FE-IDDQN 明显优于 HEFT
  σ = 50%:  FE-IDDQN 显著优于 HEFT

【论文亮点】
  "在任务执行时间存在 30% 波动的真实场景下，
   FE-IDDQN 的平均 makespan 比 HEFT 降低 X%"


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实验2：在线调度 vs 离线调度 (Online vs Offline Scheduling)
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【设计思路】
  HEFT 是离线算法：需要预知所有任务信息才能开始调度
  FE-IDDQN 可以在线决策：任务到达时立即做决策

【实验方法】
  1. 模拟任务动态到达场景
  2. HEFT 需要等待所有任务信息（或使用局部信息）
  3. FE-IDDQN 实时决策
  4. 比较响应时间和整体 makespan

【预期结果】
  - FE-IDDQN 响应更快（毫秒级 vs HEFT 的 O(n²) 计算）
  - 动态场景下 FE-IDDQN 整体 makespan 更优

【论文亮点】
  "在动态工作流场景下，FE-IDDQN 的决策延迟仅为 X ms，
   而 HEFT 需要 Y ms 重新计算，响应速度提升 Z 倍"


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实验3：资源状态感知 (Resource State Awareness)
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【设计思路】
  HEFT 假设资源状态已知且固定
  真实环境中，资源可能：
    - 被其他工作流占用
    - 性能波动（CPU 节流、内存压力）
    - 临时不可用

【实验方法】
  1. 模拟资源负载变化（突发其他任务占用 CPU）
  2. 模拟资源性能波动（执行速度变化）
  3. 模拟资源故障恢复场景
  4. 比较两种算法的适应能力

【预期结果】
  FE-IDDQN 通过状态编码感知资源状态，可以避开高负载资源
  HEFT 继续使用预设调度，导致任务排队等待

【论文亮点】
  "当资源负载波动时，FE-IDDQN 能够动态调整调度策略，
   相比 HEFT 减少了 X% 的任务等待时间"


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实验4：历史执行数据利用 (Historical Data Utilization)
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【设计思路】⭐ FE-IDDQN 的核心优势
  您的系统使用 DolphinScheduler 的历史执行数据进行训练
  这意味着 FE-IDDQN 可以学习到：
    - 特定任务类型的执行时间分布
    - 任务间的隐含关系（如某些任务经常一起变慢）
    - 资源使用模式（如某时段资源繁忙）

【实验方法】
  1. 使用历史数据训练 FE-IDDQN
  2. HEFT 只使用任务的平均执行时间
  3. 在相似的新工作流上测试

【预期结果】
  FE-IDDQN 利用历史模式，做出更准确的预测
  例如：知道某些 SQL 任务在特定时段执行更慢

【论文亮点】
  "通过学习 X 个历史工作流的执行数据，
   FE-IDDQN 在新工作流上的调度效率提升了 Y%"


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实验5：可扩展性 (Scalability)
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【设计思路】
  HEFT 时间复杂度: O(n²p)  n=任务数, p=处理器数
  FE-IDDQN 推理复杂度: O(n) 神经网络前向传播

【实验方法】
  1. 生成不同规模的 DAG: 50, 100, 200, 500, 1000 任务
  2. 测量调度决策时间
  3. 比较 makespan

【预期结果】
  n = 100:  HEFT 略快
  n = 500:  FE-IDDQN 更快
  n = 1000: FE-IDDQN 显著更快

【论文亮点】
  "在 1000 任务规模的工作流上，FE-IDDQN 的调度决策时间
   仅为 HEFT 的 1/X，同时 makespan 相当或更优"


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实验6：特征工程的价值 (Feature Engineering Value)
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【设计思路】⭐ 这是 "FE-IDDQN" 中 "FE" 的核心价值
  通过消融实验证明特征工程的重要性

【实验方法】
  1. FE-IDDQN (完整特征)
  2. IDDQN (无特征工程)
  3. DQN (基础版本)
  4. HEFT (基线)

【特征设计】
  - 任务特征: 类型、历史执行时间、依赖深度
  - DAG 特征: 关键路径长度、并行度、宽度
  - 资源特征: 当前负载、队列长度
  - 时间特征: 一天中的时段、是否工作日

【预期结果】
  FE-IDDQN > IDDQN > DQN ≈ HEFT

【论文亮点】
  "特征工程使 FE-IDDQN 的性能比基础 DQN 提升了 X%，
   证明了领域知识与深度学习结合的有效性"


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                          推荐的论文实验组合
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【最小实验集（必做）】
  ✓ 实验1: 任务执行时间不确定性 - 证明鲁棒性
  ✓ 实验4: 历史数据利用 - 证明学习能力
  ✓ 实验6: 特征工程消融 - 证明方法有效性

【扩展实验集（推荐）】
  ○ 实验2: 在线调度 - 证明实用性
  ○ 实验5: 可扩展性 - 证明效率

【完整实验集（最佳）】
  ● 所有 6 个实验 + 真实 DolphinScheduler 数据验证

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                          具体数据来源建议
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使用您的 DolphinScheduler 数据库，可以：

1. 提取工作流 294537 这样的案例
   - 有优化空间（调度效率 57.8%）
   - 有足够复杂度（24 任务，22 边）

2. 从历史数据中计算任务执行时间的波动
   - σ = std(执行时间) / mean(执行时间)
   - 这是真实的不确定性水平

3. 统计资源使用模式
   - 不同时段的任务执行效率
   - 资源竞争情况

4. 训练/测试集划分
   - 80% 历史工作流用于训练
   - 20% 用于测试

这样您的论文就有了：
  ✓ 真实数据支撑
  ✓ 明确的优势场景
  ✓ 与 HEFT 的公平对比
  ✓ 消融实验证明方法有效性
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