基于Min—Min和蚁群算法的网格任务调度方法

网格任务调度是网格计算的研究热点,也是一个NP难问题。文章结合Min-Min算法和蚁群算法的优点,提出了一种基于Min—Min群算法（MMACO）的任务调度方法。仿真实验表明：在网格环境下,该算法具有较好的全局最优求解能力和较快的收敛速度。     

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.     

网格任务调度算法研究

网格任务调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一。本文总结了网格计算系统的体系结构和特征,分析了网格任务调度算法的基本原理和性能指标,并对各种调度策略和算法进行了分类和比较。本文为网格任务调度的研究提供了很好的参考。     

基于QoS Guided Min—min改进后的网格调度算法

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。     

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。     

网格任务调度算法的研究

为了提高网格任务调度算法的性能和效率,同时在任务调度过程中让网格资源的负载达到平衡,通过对网格中三种典型调度算法的原理进行分析研究,结合网格计算环境的特点,针对这些典型算法存在的不足,并以这几个经典的调度算法原理为基础,提出了一种适用于网格计算环境的改进算法.通过对改进的算法进行试验分析,发现改进的算法较好地弥补了传统算法中存在的一些不足.最后提出了笔者对网格环境下任务调度算法的一些见解.     

一种完全分布的网格任务调度算法

目前国内外网格项目采用集中的网格资源管理和发现机制,在网格中有明确的信息中心,随着网格规模的不断扩大,维护和管理网格信息中心的开销过大,从而影响提高网格性能和成为扩大网格规模的瓶颈。论文提出了一种完全分布的网格资源管理模型,即在网格中没有任何全局的资源信息,同时提出了与此资源模型相适应的基于任务压力的网格任务调度算法。模拟试验表明该资源模型和任务调度算法在不知道整个网格资源处于何种状况的情况下,能够将任务调度到网格的每一个角落,同时具有较好的负载平衡。     

基于GridSim的网格算法测试软件开发*

针对目前绝大部分的网格任务调度实验均建立在仿真实验的基础之上,而GridSim网格模拟器在支持多任务、多资源环境下的网格算法测试方面表现得越来越力不从心,开发一个便于网格研究者使用的网格算法测试软件迫在眉睫。设计并实现了基于GridSim的网格算法测试程序,该程序包括了构建环境模块、任务调度模块和结果输出模块三个子模块。通过实验验证,该程序能够达到在多任务、多资源环境中分析、对比和验证网格调度算法性能的目的。     

网格任务调度算法研究

网格计算的目标之一是聚集广泛分布的资源,向用户提供各种应用工具的一体化透明服务。本文总结了网格系统的体系结构和特征,分析网格任务调度算法的基本原理和性能指标。然后从不同的角度来讨论各种网格调度算法,并对其进行分类和比较,最后指出了网格调度算法的研究新方向,为网格任务调度的研究提供了很大参考价值。     

基于QoS Guided Min-min任务调度算法局部优化

在对网格环境中现有任务调度算法的研究基础上,分析了调度算法中经典的Min-Min算法和Qos GuidedMin-min算法,指出了这些算法中所存在的负载不平衡的缺点,在此基础上,提出对Qos Guided Min-min算法进行局部优化和改进,并采用SimGrid模拟器对优化的算法进行仿真,结果表明,优化改进后的算法合理,具有较高的性能。     

仿真网格中一种基于知识的动态任务调度算法

仿真网格是以通用网格技术为基础、面向仿真领域的专用网格,目前国际上对仿真网格的研究尚处于起步阶段.现有的分布式仿真HLA(high level architecture)体系结构中的仿真资源和联邦成员是静态绑定的,网格技术的引入使得仿真资源的动态分配成为可能.根据仿真网格任务调度的特点,在仿真网格中建立了一种任务调度模型,并针对该模型,提出了一种新的基于知识的动态任务调度算法KMO,该算法适用于将N个相互独立的计算需求不同的仿真任务调度到M个随时间动态变化的仿真资源上,它能对若干次调度后的结果进行统计并提炼成"知识"反馈给算法预处理部分,使得该算法在动态多变的环境中能获得比较稳定的性能.实验结果表明,在仿真网格环境中,该算法的性能优于网格中传统的任务调度算法.     

基于OPNET的局部网格任务调度平台设计

在充分考虑网格动态性和异构性的前提下,采用模块化设计方法,在OPNET环境下构建了一个局部网格任务调度仿真平台。在该平台上,比较了SF, LF, FCFS, EDF等网格任务调度算法。仿真实验结果表明调度算法运行良好,该网格仿真平台提供了一个通用的、模块化、可扩展的网格任务调度模拟环境,能够较好地满足网格任务调度要求。     

基于联系数的网格任务动态调度算法

针对传统网格任务调度模型将每个任务的预期执行时间设定为一个确定常量,无法表达其不确定性的问题,利用一种新的软计算方法——集对分析联系数来表示并处理网格任务预期执行时间的综合不确定性。提出基于联系数的不确定性网格动态调度模型,在线动态调度算法OUD_MCT和批模式动态调度算法BUD_Surferage。数值仿真结果表明,该类算法能较好地描述网格任务预期执行时间的动态性和不确定性,使传统网格调度方法成为其特例,在动态和不确定网格环境中具有良好的理论意义和实用价值。     

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。     

基于动态遗传算法的网格计算任务调度

针对网格任务调度的动态特性,提出一种改进的遗传算法——动态遗传算法(DGA),设计了新的编码机制和适应度函数,以及相应的选择、交叉和变异算子。根据网格系统各服务节点的计算能力、负载及网络状态进行动态调度,不仅使总的完成时间最短,尽量使主机的空闲时间最短,同时满足每个任务的截止时间的要求。在OPNET环境中构建了一个局部网格仿真模型,对所提出的动态遗传算法进行了仿真实验,并与其他常见网格任务调度算法进行了对比,结果表明动态遗传算法具有很好的优化能力,提供了较好的服务质量。     

一种基于改进蚁群算法的网格任务调度算法

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。     

基于人工鱼群算法的网格任务调度策略

网格任务调度是一个NP-hard问题,而且是并行与分布式计算中一个必不可少的组成部分,特别是在网格计算环境中任务调度更加复杂。提出了一种基于人工鱼群算法的网络任务调度策略,通过鱼群的觅食、聚群、追尾等方式,实现网格任务的有效调度。     

基于多QoS约束的网格任务调度算法

提出一种基于QoS的网格资源管理模型和此模型下基于多QoS约束的网格任务调度算法。引入效益函数对QoS描述建模,为网格任务调度算法提供合理的优化目标。在此基础上改进传统调度算法得到基于多QoS约束的调度算法。实验表明,改进后的算法有更好的性能,更适合应用于网格环境中。