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.     

基于价格激励机制的网格调度算法模拟

基于网格计算市场模型的网格任务调度借鉴人类社会竞争的市场调节机制,根据用户的经济需求进行资源管理与任务调度,使资源提供者和资源消费者都能实现各自的经济利益。采用基于离散事件的网格模拟器GridSim模拟一个具体的网格环境,并模拟实现了基于网格资源价格激励机制的任务调度算法,最后通过程序运行结果验证该调度算法的有效性以及不足之处。     

基于GridSim的网格调度模拟

详细分析了GridSim工具,并与当前几个主要的网格模拟工具进行了对比,然后探讨了GridSim工具的改进,扩展了计算资源的功能,增加了数据存储资源模型。最后提出了基于GridSim工具的分模块的调度模拟开发方法,按照这种方法建立了Min—min调度算法模拟平台,展示了GridSim工具的功能。     

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.     

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。     

基于改进DPSO的网格资源调度算法

基于市场经济模型的网格资源调度问题是一个典型的离散问题及NP-Hard问题,考虑到离散粒子群优化算法在解决离散问题上的有效性,本文在现有算法的研究基础上,提出一种基于改进的离散粒子群优化算法的网格资源分配和任务调度算法,并采用GridSim模拟器对相关算法进行仿真模拟实验和比较。实验结果表明,本文提出的调度算法在作业完成时间、综合性能以及资源的负载平衡方面均具有较大的优势。     

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.     

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。     

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。     

一种负载均衡的网格在线调度算法

任务调度是网格领域的一个核心问题。针对网格资源及任务高度异构环境下的负载失衡问题,设计一种负载均衡的在线任务调度算法BOS。BOS算法在进行任务调度时,综合考虑任务到达频率、任务计算量、任务的完成时刻以及任务开始执行时刻等因素。任务周转时间由执行时间和等待时间2个部分组成。对于长任务,执行时间占更大比重。而对于短任务,等待时间的影响更大。算法根据长任务和短任务的各自特点,引入适应度的概念来指导调度。实验结果表明,与MCT算法相比,BOS算法的调度跨度、任务周转时间、响应比更小,资源利用率更高,负载也更加均衡。     

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。     

一种基于双层进化结构的网格任务调度算法

在网格计算中,任务调度是一个重要的组成部分,并被证明为NP完全问题,以启发式方法求解较为适合。针对网格环境异构、分布等特点,本文运用遗传算法原理,结合高度分层排序,提出了一种基于双层进化结构的网格任务调度算法。模拟实验结果表明,在网格异构环境下,本算法优于其它几种算法。