计算机系统性能、架构设计、调度策略论文分类体系参考
可以选择2-3个维度进行组合分类，如"强化学习 + 云计算 + 性能优化"
一、方法论分类 (Methodology)
1.1 启发式方法 (Heuristics)
- 贪婪算法：快速求解、局部最优
- 模拟退火：全局优化、随机搜索
- 遗传算法：进化计算、种群优化
- 粒子群优化：群体智能、参数调优
- 经验规则：基于领域知识的快速决策
1.2 机器学习方法 (Machine Learning)
- 监督学习：回归模型用于性能预测
- 无监督学习：聚类分析、异常检测
- 强化学习：动态调度、在线决策
- 深度学习：神经网络、架构搜索
- 迁移学习：跨域知识应用
1.3 优化技术 (Optimization Techniques)
- 线性规划：资源分配、约束优化
- 整数规划：离散决策问题
- 凸优化：全局最优解保证
- 多目标优化：帕累托最优、权衡分析
- 动态规划：最优子结构问题
1.4 模拟与建模 (Simulation and Modeling)
- 离散事件仿真：系统行为模拟
- 蒙特卡洛方法：随机采样分析
- 仿真工具：Gem5、NS-3、SimGrid
- 队列论模型：M/M/1、网络队列
- 随机过程：马尔可夫链、泊松过程
1.5 分析模型 (Analytical Models)
- 数学证明：理论保证、复杂度分析
- 统计模型：概率分布、假设检验
- 性能模型：响应时间、吞吐量预测
- 可靠性模型：故障率分析、MTBF
二、系统类型或规模分类 (System Type/Scale)
2.1 单机系统 (Single-Machine Systems)
- 多核CPU调度：核间负载均衡
- 缓存优化：L1/L2/L3缓存策略
- 内存管理：虚拟内存、页面置换
- 微架构设计：流水线、分支预测
- 存储层次：SSD、HDD混合存储
2.2 分布式系统 (Distributed Systems)
- 集群计算：Hadoop、Spark调度
- 网格计算：跨域资源共享
- P2P系统：去中心化架构
- 负载均衡：请求分发、热点处理
- 一致性协议：Raft、PBFT
2.3 云/雾/边缘计算 (Cloud/Fog/Edge Computing)
- 云调度：Kubernetes、Docker编排
- 资源弹性：自动扩缩容
- 边缘性能优化：低延迟计算
- 雾计算：中间层处理
- 混合云：跨云资源管理
2.4 高性能计算 (HPC)
- 超级计算机：大规模并行处理
- 并行调度：MPI、OpenMP
- 科学计算：数值模拟、建模
- 加速器：GPU、FPGA、TPU
- 互连网络：InfiniBand、高速网络
2.5 嵌入式/实时系统 (Embedded/Real-Time)
- IoT架构：资源受限环境
- 硬实时调度：Rate Monotonic、EDF
- 软实时系统：多媒体、游戏
- 功耗管理：DVFS、睡眠模式
- 车载系统：AUTOSAR、CAN总线
三、焦点问题或目标分类 (Focus/Objective)
3.1 性能优化 (Performance Optimization)
- 吞吐量优化：处理能力最大化
- 响应时间优化：延迟最小化
- 尾延迟控制：P99、P999延迟
- 并发性能：多线程、异步处理
- 网络性能：带宽利用、拥塞控制
3.2 能效与可持续性 (Energy Efficiency)
- 动态电压频率调节：DVFS技术
- 负载整合：服务器利用率提升
- 绿色计算：碳足迹减少
- 热管理：散热优化、温度控制
- 可再生能源：太阳能数据中心
3.3 资源分配与公平性 (Resource Allocation/Fairness)
- 公平队列调度：权重公平队列
- 多租户隔离：资源隔离、QoS保障
- 优先级调度：紧急任务处理
- 资源预留：保证资源分配
- 弹性伸缩：按需资源调配
3.4 可靠性与容错 (Reliability/Fault Tolerance)
- 冗余设计：主备模式、N+1冗余
- 故障恢复：检查点、回滚机制
- 拜占庭容错：恶意节点处理
- 自愈系统：自动故障检测修复
- 灾难恢复：跨地域备份
3.5 安全性与隐私 (Security/Privacy)
- 安全架构设计：零信任架构
- 隐私保护计算：同态加密、差分隐私
- 访问控制：RBAC、ABAC模型
- 安全调度：隔离执行、沙箱
- 密码学优化：加解密性能
四、时间演变阶段分类 (Temporal/Evolutionary)
4.1 经典方法 (Classical Approaches)
- FIFO调度：先来先服务
- Round-Robin：时间片轮转
- 最短作业优先：SJF、SRTF
- 优先级调度：静态、动态优先级
- 传统架构：冯诺依曼架构
4.2 现代/新兴方法 (Modern/Emerging)
- 神经架构搜索：NAS、自动设计
- 量子计算调度：量子任务管理
- 边缘AI：端侧智能计算
- Serverless计算：函数即服务
- 容器化技术：微服务架构
4.3 混合演化方法 (Hybrid/Evolutionary)
- 启发式+ML：机器学习增强启发式
- 传统+云原生：遗留系统现代化
- 硬件软件协同：软硬件联合优化
- 静态动态结合：编译时+运行时优化
五、评估方式分类 (Evaluation Method)
5.1 理论分析 (Theoretical Analysis)
- 复杂度分析：时间、空间复杂度
- 数学证明：正确性、最优性
- 性能界限：上界、下界分析
- 收敛性分析：算法收敛保证
- 竞争比分析：在线算法评估
5.2 模拟实验 (Simulation-Based)
- 离散事件仿真：系统建模仿真
- Trace驱动仿真：真实负载重放
- 蒙特卡洛仿真：随机场景生成
- 网络仿真：NS-3、OMNeT++
- 架构仿真：Gem5、SimpleScalar
5.3 实机测试 (Empirical Testing)
- 基准测试：SPEC、PARSEC、TPC
- A/B测试：线上对比实验
- 压力测试：极限负载测试
- 原型系统：概念验证实现
- 生产环境：真实部署验证
5.4 比较研究 (Comparative Studies)
- 算法对比：多种方法比较
- 系统对比：不同架构比较
- 综述分析：领域全面调研
- 元分析：多项研究综合
- 基线对比：与经典方法比较
六、架构层面分类 (Architecture Level)
6.1 硬件层面 (Hardware-Level)
- 处理器设计：RISC vs CISC、多核
- 内存层次：缓存、主存、存储
- 互连网络：片上网络、系统互连
- 加速器：GPU、FPGA、专用芯片
- 存储架构：NVM、分布式存储
6.2 软件层面 (Software-Level)
- 操作系统调度：进程、线程调度
- 虚拟化技术：Hypervisor、容器
- 中间件优化：消息队列、缓存
- 编译器优化：代码生成、优化
- 运行时系统：垃圾回收、JIT
6.3 系统级 (System-Level)
- 异构架构：CPU+GPU协同
- 分层设计：分离关注点
- 模块化架构：可插拔组件
- 弹性架构：自适应、可扩展
- 端到端优化：全栈性能调优
七、应用领域分类 (Application Domain)
7.1 计算密集型应用
- 科学计算：数值模拟、建模
- 机器学习：训练、推理
- 图像处理：渲染、视觉计算
- 加密计算：密码学运算
- 数据挖掘：大数据分析
7.2 数据密集型应用
- 数据库系统：OLTP、OLAP
- 流处理：实时数据处理
- 搜索引擎：索引、查询
- 推荐系统：协同过滤
- 日志分析：监控、审计
7.3 交互式应用
- Web服务：HTTP、REST API
- 移动应用：iOS、Android
- 游戏系统：实时交互
- 社交网络：用户交互
- 电子商务：在线交易