GridSim网格仿真工具研究

本文研究了网格仿真工具GridSim,介绍了GridSim的测试和开发方法.利用网格模拟工具,可以节省网格实验时间和费用,并可重现实验结果,给新算法和调度策略的研究提供了极大的方便.本文在GridSim中实现了Min-Min算法以及基于QoS约束的改进Min-Min算法,通过模拟实验验证了改进算法的性能.     

GridSim网格仿真工具研究

本文研究了网格仿真工具GridSim,介绍了GridSim的测试和开发方法。利用网格模拟工具,可以节省网格实验时间和费用,并可重现实验结果,给新算法和调度策略的研究提供了极大的方便。本文在GridSim中实现了Min-Min算法以及基于QoS约束的改进Min-Min算法,通过模拟实验验证了改进算法的性能。     

关于网格模拟工具GridSim的研究

网格模拟测试是个热门研究问题。比较了目前流行的网格模拟工具,介绍了常用的网格模拟工具GridSim的功能、体系结构,并详细给出了在Windows下构建基于JDK的GridSim开发环境的方法。为网格系统的研究和网格模拟器的设计提供参考。     

一种基于神经网络的网格实时调度算法*

提出一种在指定的最终期限内,利用队列技术来模拟调度动态资源,构建一个数学神经模型调度应用的子任务,使用GridSim 工具测试的调度算法,通过大约90%的模拟实验说明了模型调度任务是成功和高效的。     

基于GridSim ToolKits的网格仿真环境设计与实现

本文在研究GridSim的基础上,设计并实现一种基于GridSim ToolKits的网格仿真环境MendSim,该网格仿真环境可以对各种高级调度算法进行模拟并实现对各种网格发布规则和调度算法的研究.     

网格调度仿真测试环境中自动机模型的研究

网格调度仿真测试环境通过模拟广域范围内的异构资源以及网格中间件的部分功能,为网格调度算法提供了测试环境.自动机模型来源于形式语言与自动机领域,在GridSim的基础上应用自动机模型,设计了仿真处理自动机实现了模拟过程的状态化,使得仿真测试环境具有了层次清晰、可配置和可扩展等优点.     

基于GridSim模拟器的网格资源调度算法的研究

网格资源调度策略是网格计算领域中的关键研究方向之一,网格模拟器是资源调度策略优化和改进研究的重要平台,本文研究了GridSim模拟器．对此模拟器的整个框架结构和运行机制作了阐述,本文对基础的Minmin算法和QoS Guided Min—min算法进行研究和改进,并通过基于GridSim包设计了应用程序对改进后的算法进行了相应的模拟。模拟研究结果表明,改进后的算法在任务平均完成时间上优于以前的算法。     

基于GridSim模拟器的网格资源调度算法的研究

网格资源调度策略是网格计算领域中的关键研究方向之一,网格模拟器是资源调度策略优化和改进研究的重要平台,本文研究了GridSim模拟器,对此模拟器的整个框架结构和运行机制作了阐述,本文对基础的Minmin算法和QoS Guided Min-min算法进行研究和改进,并通过基于GridSim包设计了应用程序对改进后的算法进行了相应的模拟。模拟研究结果表明,改进后的算法在任务平均完成时间上优于以前的算法。     

基于GridSim模拟器的网格资源调度算法研究

网格资源调度策略是网格计算领域中的关键研究方向之一,网格模拟器是资源调度策略优化和改进研究的重要平台.本文研究了GridSim模拟器,对此模拟器的整个框架结构和运行机制作了阐述;对基础的Minmin算法和QoS Guided Min-min算法进行研究和改进,并通过基于GridSim包设计了应用程序,对改进后的算法进行了相应的模拟.模拟研究结果表明,改进后的算法在任务平均完成时间上优于以前的算法.     

采用面向对象方法实现任务调度算法仿真

对网格计算中的任务调度及调度算法进行了介绍;对GridSim工具包的工作原理、体系结构进行了介绍;对如何开发基于GridSim的调度仿真系统进行了阐述;并采用面向对象思想对调度仿真系统进行了改进,使得对调度算法的仿真变得更便捷。     

GridSim仿真代码自动生成器GridsimHelper

基于离散事件仿真平台si叼ava的网格建模和仿真工具C}irdSim提供了大量用于仿真分布式系统的基础类。但是使用该工具进行仿真并不简单。除了编制大量代码之外,初学者还需要花费较长时间熟悉实验构造过程和各种基础类的使用方法。针对此问题,设计、实现了图形界面(Graphical User Interface, GUI)的仿真代码生成器GridSimHclpcr,旨在缩短GridSim平台的学习过程,减轻用户实施仿真实验的工作量。该工具允许用户对自行设计的调度算法进行仿真测试,并提供静态启发式算法min-min和max-min作为性能比较的对象。详细介绍了GridSim-Helper的设计思路和实现细节。仿真实验结果证实了该工具的正确性和有效性。     

基于GridSim的网格模拟框架设计与实现

设计并实现一个基于GridSim的网格模拟框架GSF,利用XML语言描述网格资源、用户、作业,提供网格调度接口。针对工作流作业定义工作流描述语言GSWDL,实现一个工作流模拟器WorkFlowEngine。模拟实验结果证明,GSF可以减少用户对GridSim的学习时间和难度,为研究者提供一个易用、可扩展的网格模拟环境。     

网格任务调度算法Min-min的GridSim模拟实现

该文用模拟方法研究网格中的任务调度问题．首先对Min—min算法进行分析,然后用GfidSim对Min-min调度算法进行模拟实现,阐述了实现过程,并统计模拟结果,对Min—min算法的MakeSpan和负载等性能进行了分析,验证了模拟实现过程的正确性。     

基于GridSim的A-MM调度算法模拟

对网格计算环境中的任务调度模块做了分析,介绍了两种最经典的网格任务调度算法：Min-Min与Max-Min。通过对两者的分析,得知Min-Min算法的优点在于其执行的高效性,但它存在资源负载不平衡的问题。而Max-Min则正好相反。经过对比,提出了一种平衡两者优缺点的A-MM算法。使用GridSim网格环境仿真包建立A-MM调度算法的模拟平台,对GridSim的内部机制及用法给予简单介绍,并通过模拟实验对A-MM算法进行性能评测。评测结果表明：A-MM算法的完成时间接近Min-Min,而负载平衡性接近Max-Min,平衡了Min-Min与Max-Min的优缺点。     

一种负载均衡的网格任务调度算法

在分析网格计算中经典的Min-Min和Max-Min任务调度算法的基础上,针对Min-Min算法存在的负栽不均衡的缺陷,本文提出了一种负载均衡的网格任务调度算法LBGTSA,以有效地均衡负载;给出了LBGTSA算法的设计原理和实现过程,而且采用GridSim模拟工具对LBGTSA和Min-Min算法进行了模拟实验,实验结果分析表明,LB（汀SA比Min-Min能获得更小的Makespan,而且能有效地均衡负载。     

VINCASim:一种网格工作流可靠性仿真工具

网格工作流作为综合利用网格资源求解问题的"编程"技术已得到广泛应用,其可靠性保障研究得到越来越多的关注.然而,面对网格环境固有的复杂性和不确定性,如何时可靠性保障方法有效、方便地进行评测,是一个有待深入探索的挑战性问题.以VINCA网格工作流为参考原型,对影响其可靠性的因素进行了系统的分析,抽象出了网格工作流系统组件模型和可靠性属性模型,并基于GridSim实现了一个可配置、易扩展的网格工作流可靠性仿真工具包--VINCASim.此工具可以通过配置方便地模拟节点失效、工作流引擎失效、网络连接失效、流程执行异常等出错情形,提供扩展接口支持以编程的方式引入各种可靠性保障方法,为评测不同方法的有效性提供可控的、可重复的实验平台.通过场景示例说明了该工具的扩展性和易用性.     

网格计算中任务调度算法的研究和改进

任务调度一直是网格计算中的热点问题,任务调度的目的是最优地分配任务,实现最佳的调度策略,以高效地完成计算任务。在网格环境中,资源的合理有效利用是实现任务调度的关键问题之一。本文首先论述静态任务调度算法和动态任务算法的原理和优缺点等,然后结合Min-min、Max-min算法的优点设计一种新的调度算法SA-MM,根据资源的使用情况自适应调度相应算法进行任务到资源的映射。最后,用GridSim模拟工具对网格计算中Min-min、Max-min和SA-MM任务调度算法进行仿真实验,分析和比较它们的调度长度(MakeSpan)和资源负载情况等影响任务调度效率的指标。     

Swarm Intelligence Approaches for Grid Load Balancing

With the rapid growth of data and computational needs, distributed systems and computational Grids are gaining more and more attention. The huge amount of computations a Grid can fulfill in a specific amount of time cannot be performed by the best supercomputers. However, Grid performance can still be improved by making sure all the resources available in the Grid are utilized optimally using a good load balancing algorithm. This research proposes two new distributed swarm intelligence inspired load balancing algorithms. One algorithm is based on ant colony optimization and the other algorithm is based on particle swarm optimization. A simulation of the proposed approaches using a Grid simulation toolkit (GridSim) is conducted. The performance of the algorithms are evaluated using performance criteria such as makespan and load balancing level. A comparison of our proposed approaches with a classical approach called State Broadcast Algorithm and two random approaches is provided. Experimental results show the proposed algorithms perform very well in a Grid environment. Especially the application of particle swarm optimization, can yield better performance results in many scenarios than the ant colony approach.