基于经济机制的网格资源调度分析

为了解决传统的基于系统性能的网格资源分配方法扩展性问题,分析了在网格资源管理中采用经济调度的优势,对基于价格机制和基于纳什均衡的经济调度方式以及相应模型、调度算法进行阐述,介绍基于经济调度的网格资源管理系统的代表性项目,指出了经济调度方式所面临的问题和发展方向。     

多态蚁群算法优化的云资源调度策略研究

针对传统蚁群算法易陷于早熟收敛等问题,提出了采用自适应多态蚁群算法(APACA)来寻求一组最优的资源调度方案,并与轮循(RR)调度算法和传统的蚁群(ACA)算法通过CloudSim仿真平台进行对比,结果表明:APACA在任务处理的平均完成时间更具有优势。     

云计算环境中优化遗传算法的资源调度策略

资源调度是云计算的核心问题,传统的遗传算法虽然可以用于云计算环境中的资源调度,但是由于传统遗传算法存在收敛慢、易早熟等特点,所以这种算法并不适应于多聚类环境下的密集型任务调度。基于此,我们提出了云计算环境中优化遗传算法的资源调度策略以弥补传统遗传算法的不足。本文主要通过对云计算概念的介绍以及如何优化遗传算法的资源调度策略来展开讨论。     

无线系统载波聚合下资源调度研究

由于LTE系统中最大只能使用20MHZ带宽的限制,3GPP在Release10中提出使用载波聚合技术(CA),允许将多个不同频段或相同频段的载波聚合在一起,将带宽扩展。文章针对LTE-A系统载波聚合下资源调度进行研究,首先分析研究了联合载波调度和独立载波调度的优缺点,最后在搭建的LTE-A系统仿真平台上对两种算法进行验证。结果表明,采用联合载波调度比独立载波调度在提高系统平均吞吐量方面更具有优势。     

基于改进遗传算法的网格资源调度算法

网格计算关注大规模的资源和任务调度，要求采用的调度算法能够具有高效性。提出一种基于改进遗传算法的资源调度算法，该算法综合考虑了资源任务分配量以及任务完成时间，从而设计出良好的交叉和选择算子，既能够保留完成时间比较小的个体又能够保留具有一部分优秀资源分配方式的个体．算法具有较好的效率和收敛性。     

提高全局资源调度和本地资源调度的效能的云计算资源调度方案分析

设计分析可以提高当前全局资源调度、本地资源调度效能的云计算资源调度方案。在云计算资源调度中,能够优化分析,提高全局资源调度和本地资源调度的效能的调度方案,分析调度方案设计需求,设计实现提升云计算资源调度效能。结果证实,在云计算资源调度方案设计中,确保提高全局资源调度和本地资源调度的效能,全局资源调度效能提高20%,提高本地资源调度效能达到32%,发挥积极影响。结论表达出在进行云计算资源调度方案设计中,优化设计其全局资源调度、本地资源调度,可以提升资源调度效能,有助于提升云计算资源调度方案质量,发挥实用价值。     

基于能量预测的无线传感器网络节点覆盖调度算法

针对无线传感器网络中存在的热区问题,采用非均匀部署方案,并在此基础上提出基于能量预测的无线传感器网络节点覆盖调度算法。并对算法进行了仿真实验和性能分析。结果表明该算法可以延长的网络生命周期并在较长的时间里保持较高的网络覆盖率,能够达到网络内大多数节点能耗均衡的设计目标。     

网格资源调度算法的负载均衡及性能分析

网格系统由大量的异构资源组成，其目的是要实现资源的全面共享和协同工作．因此资源调度问题已经变得越来越重要。文章对各类经典的静态调度算法和动态调度算法进行资源调度的仿真．并对各算法的运行结果进行负载均衡和性能的比较分析。     

一种适用于W-CDMA系统的多业务无线资源调度算法

3G系统将以分组交换方式提供语音、数据、视频等具有不同QoS要求的多种业务，资源调度对保证系统服务质量和提高资源利用效率起关键作用．本文提出了一种基于业务类型、当前待发送负荷以及剩余延时限的时间调度策略和基于资源优化的资源调度策略，并使无线链路的传输质量与业务的优先级水平一致．通过系统仿真评价了算法的性能．     

基于QoE的无线网络资源调度优化研究

为了提高用户观看高清视频、IPTV以及收听高质量音乐等业务时的满意度,采集用户所处情景的环境状况、设备状况和网络状况,分析不同情景对用户无线资源需求的影响,提出了基于QoE的无线资源调度优化算法。通过系统级仿真的结果表明,基于QoE的资源分配方法可以有效地提高用户的QoE。     

通信无线资源调度系统设计

为了达到对空间无线电资源的有效管理,提高频谱资源的利用率,在认知用户可以准确获取空间频谱利用情况和无线资源特征的前提下,提出了短时和长期学习的无线资源体统调度模型。根据认知用户对空间某点的无线信号进行特征提取,得到频谱的利用情况和各个信道的特征参数,如调制方式、带宽、中心频率和功率,根据用户的发射机特性,利用层次分析法结合测量的信道参数,给出可用信道的特征参数,以供认知用户参考。长期对某一固定点进行测量记录后根据历史数据进行复合,作为认知用户机特征参数跳变的根据,以给出合理的建议。     

费用-时间优化的网格有向无环图调度算法

网格环境下,基于时间限制和费用最小的有向无环图(DAG)调度算法运用经济规律把网格用户中的任务映射到网格资源中运行,弥补了Buyya R提出的算法中未考虑任务运行的优先关系.该算法有两个关键技术:DAG中有效路径的提取能够定位任务何时在资源上运行;DAG中在作业运行时间尽可能允许的情况下,把任务映射到价格便宜的资源上运行.通过仿真实例,论证了该算法的优越性.     

跨层资源调度算法综述

跨层资源调度对实现资源的有效利用,保证业务的QoS起着重要作用.本文对跨层资源调度的研究状况进行了概述:根据所采用的技术体制和约束类型,介绍了单载波系统和OFDM系统的多用户机会调度问题和相应算法,分析了单一类型和多种类型资源共享约束下的机会调度算法:分别从队列调度、子载波分配和功率控制3个方面,对基于队列和信道状态信息的资源调度算法进行了分析和比较:对提高反馈信息的准确性、减少反馈信息量的方法和机制进行了简要介绍.最后指出了需要进一步研究的问题.     

基于信息年龄优化的多信道无线网络调度方法

信息年龄(AoI)是近年来针对时间敏感类应用所提出的一种描述数据交付及时性的度量标准,它是从网络中目标节点的角度出发,衡量其最新收到的数据包的新鲜程度。在信道资源受限的多信道无线网络场景中,基于信息年龄的链路调度问题需要考虑信道资源和链路冲突的约束。针对上述问题,该文提出一种逐时隙调度链路进行数据传输的调度方法,以最小化网络的平均信息年龄。该文首先将信息年龄的优化问题转化为李雅普诺夫优化问题,然后将冲突约束下的多信道分配问题转换为二分图匹配问题并采用Kuhn-Munkres(KM)算法进行求解,进而得到约束条件下的链路调度方法。仿真结果表明,所提方法有效地优化了网络中的平均信息年龄,提升了网络数据的新鲜度。     

一种基于改进蚂蚁算法的网格任务调度策略

网格是分布式高性能计算的一个主要发展方向。任务调度问题的解决是网格得以充分发展的基本前提。提出了一种基于改进蚂蚁算法的网格任务调度策略。不同于传统蚂蚁算法,改进的蚂蚁算法通过在处理任务前后分别调整信息素来准确地反映资源的性能。任务调度将选择由改进蚂蚁算法产生的性能最佳的资源来处理任务。改进蚂蚁算法以及任务调度策略的有效性已被OPNET上的仿真结果所验证。     

一种基于统计信息的网格资源组织及任务调度

对分布的网格资源进行有效地组织与调度是实现网格计算的关键。基于分层的思想,提出了一种改进的网格资源组织方式,引入了资源统计信息表及负载信息表。在资源调度的过程中,通过维护并匹配相关的统计信息,能够快速地查找资源,避免了资源发现的盲目性,缩短了资源的查找时间,同时兼顾了网格系统内部的负载平衡,有效地提高了网格系统的性能。     

粒子群优化算法在网格工作流调度中的应用

为了提高网格工作流管理系统的性能,将粒子群优化算法（PSO）引入到网格工作流的调度策略中．分析算法的基本原理,根据网格工作流调度的问题对其进行变形,提出基于粒子群优化算法的网格工作流调度策略,并与基于Dijkstra的网格工作流调度算法进行对比实验．实验数据表明,粒子群优化算法在网格工作流调度中的性能较好．     

面向无线网络容量和覆盖优化的分组调度算法

为了实现无线网络资源的高效利用,该文基于增强边缘用户调度公平性的目标提出一种通过参数来调节覆盖和容量目标的比例公平(-CCPF)分组调度算法,其可用于网络覆盖和容量优化(CCO)。该文首先证明该算法的收敛性,之后基于业务量分布、功率调整及该分组调度算法提出CCO机制,并在长期演进(LTE)网络下的一个试验的规则场景和一个基于实际网络数据的非规则场景中进行了仿真,验证了该机制能够在覆盖-容量优化机制下,实现更合理的资源利用率(RO),并同比例公平(-PF)算法相比在理论场景和实际场景下平均用户吞吐量分别提升了19%和33%。     

监测无线传感器网络休眠调度算法

休眠调度设计是无线传感器网络一种重要的通信节能方法。针对监测典型应用,为了实现长时间的监测应用要求,充分利用冗余部署提供的能量资源,提出了一种能量相关的分布式自适应休眠调度算法。算法利用极大独立集构建思想,结合节点层次级别、实时的能量消耗、连通度等信息动态选择连通支配节点集作为网络骨干,使得网络活跃节点数量最小化。仿真试验分析表明,算法能够有效地利用冗余节点提供的能量资源,扩展了网络的生命周期。