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网格资源具有动态变化,广域分布及系统异构的特性,如何分配调度这些资源成为网格计算研究领域一个重要研究课题。国内外在网格任务调度研究上已经做了大量工作,但是这些算法大多是基于计算网格的,不能很好的适应服务网格环境下存在任务相关性的调度,同时在适应网格的动态性、异构性上也存在不足。针对目前网格调度机制存在的问题,提出了一种基于蚁群算法的服务网格任务动态调度方法,仿真实验结果表明该算法具有较好的性能和自适应性。 相似文献
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任务调度策略是网格计算的核心问题。在系统任务调度和资源分配中,提出一种基于量子蚁群算法的任务调度策略。算法将量子计算与蚁群算法相融合,通过对蚁群进行量子化编码并采用量子旋转门及非门操作,实现对任务自适应启发式的分配和优化。算法有效增强了种群的多样性、克服了遗传算法和蚁群算法的早熟收敛和退化现象。仿真实验中,分别与基于遗传算法和基于蚁群算法的任务调度策略相对比,结果表明算法有效缩短了任务调度的时间跨度,增强了网格系统的性能。 相似文献
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在网格计算中,任务调度是影响系统性能和服务质量的重要问题。文章在考虑截止时间和花费两项用户QoS需求的基础上,提出了一种基于蚁群算法的网格任务调度算法。该算法先采用GC(Greedy Cost-Time Distribution)算法求解,将所得解转化为蚁群算法的初始信息素分布,然后利用蚁群算法获得调度解。模拟实验结果表明:在网格环境下,该调度算法具有明显的优势。 相似文献
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基于遗传算法与蚁群算法动态融合的网格任务调度 总被引:1,自引:0,他引:1
深入分析遗传算法和蚁群算法的机理,并结合网格任务调度的研究,提出基于遗传算法和蚁群算法动态融合的网格任务调度策略.该策略通过不同迭代次数中种群相似度的差值实现两种算法的动态融合.仿真实验表明该策略是可行的,并且具有高效性. 相似文献
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网格计算是当今计算机科学领域最新兴起的一项有很高学术价值和应用价值的研究课题。未来互联网的发展方向是将网络中众多闲置的计算资源、存储资源以及科学仪器等可用资源充分合理的加以利用。如何高效地使用网格资源,即网格调度问题也随之成为研究的重点,虽然在传统的分布式并行计算中有很多成熟的任务调度算法,但由于网格的新特性,使得必须研究新的算法来解决一些新出现的问题,如调度问题的NP安全性,调度算法的高效性,资源的异构性以及资源分配决策的并行性和分布性等。 相似文献
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针对在蚁群算法中初始参数设置对算法收敛性能的影响较大,提出了一种新的改进蚁群算法NACA(new ant colony algorithm),针对蚁群算法中的四个关键参数随机编码,得到初始的染色体,从而获得一组较优解;再利用遗传算法的优点对上一步的结果单点顺序交叉、对换变异、选择操作以产生更好的解;然后以这组数据为蚁群算法下一次的工作备选值,并进行最大次数的循环迭代直至停止,即求得参数组合的近似最优解。将它应用于网格系统任务调度中,系统的性能得到了明显的改善。仿真模拟结果表明,所提出的算法具有更短的调度长度和更宽的适应性,当任务已知时,执行时间约缩短了21.7%,且负载变化时对网格中各处理器资源的影响大大减小。 相似文献
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在对网格调度现有算法的研究基础之上,对QoS Guided Min-min算法进行了分析,介绍了在任务对资源有特殊要求时算法的不足,并对其进行了改进。最后,使用GridSim模拟任务调度,对Min—min算法、QoS Guided Min—min算法和改进后的QoS Guided Min—min算法进行对比分析,验证了改进后算法的高效性。 相似文献
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网格计算中任务调度算法的研究和改进 总被引:2,自引:0,他引:2
王观玉 《计算机工程与科学》2011,33(10):186
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。 相似文献
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王鑫 《计算机工程与科学》2008,30(9):86-89
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。 相似文献
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讨论了Min-Min算法、QoS guided Min—Min算法以及基于任务优先级的QoS guided Min-Min算法,并分析了实验仿真结果。 相似文献
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网格任务调度为多项式复杂程度的非确定性问题,其中所有非确定性多项式时间可解的判定问题,共同构成了NP类问题。如何快速地找到全局最优解是网格任务调度的难点所在。而遗传算法在验证猜测的正确性方面,具有自动获取和快速搜索的特性,是解决非线性问题的最优方案。本文主要对基于遗传算法的网格任务调度方法进行分析,通过网格任务调度模型构建、资源分配等操作,来完成遗传算法的仿真实验研究。 相似文献
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针对网格环境异构、分布等特点,在现有的任务调度算法的基础上,结合Min-Min算法和遗传算法的优点,提出了一种基于Min-Min遗传算法的任务调度方法。仿真实验表明:在网格环境下,该算法具有合理性和高效性。 相似文献
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本文中的网格任务调度算法是在研究异构工作流系统基于OGSA网格协同任务调度的过程中,根据网格环境中资源的可用度,在特定的相依性网格任务环境下,对经典Min—Min算法进行了部分改进,提出基于资源可用度和任务相关性的相依性网格任务映射启发式算法。在作者所设计的层次网格任务调度器中得到了较好的调度效果和调度服务质量。 相似文献
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