python 模拟多集群调度的任务调度器
基本框架框架已搭建完全（初始化、任务创建、任务调度（from进程池to集群结点）、完成队列（资源释放）、监控单元）
基于文件实现的文件锁（windows无fcntl等库）
待做：
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集群资源动态可视化未做，评估调度优劣的模块未做（CPU利用率，MEM利用率，平均周转时间...）
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只实现了简单的随机调度，未来将实现基于启发式算法的调度
新增了贪心调度和预测调度，大致写了下评测模块
添加了启发式算法（蚁群算法） 具体细节见ACO类
修改了几个算法的bug，简单做了下在资源充足和资源不充足情况下各类算法性能的展示
资源充足情况下：
通过方差计算各类算法的资源均衡度
随机算法：CPU：4.9；MEM：5.7
贪心算法：CPU：2.7；MEM：2.3
预测算法：CPU: 2.5; MEM: 2.5
蚁群算法：CPU: 2.0；MEM：1.9
资源不充足情况下通过平均周转时间和吞吐量评估各类算法：
随机算法：31.7 75/min
贪心算法：33.8 71/min
改进的贪心算法：31.2 73/min
预测算法：32.8 72/min
蚁群算法：29.7 81/min