基于预测的节能数据分发机制

计算任务管理贯穿于整个网格计算的全生命周期,目标是运用既有规律又经济的方法对计算进行高效率的计划、组织、指导和控制,实现时间、费用和技术效果上的动态优化.该文对计算任务的资源管理进行研究,对资源管理指标进行形式化分析,对计算时耗、成本和资源平衡这3个目标进行综合决策,提出了一种网格计算任务的资源管理算法.仿真实验证明算法是可行有效的.     

基于任务复制的网格任务调度算法

网格中资源之间存在着通信延迟，通过任务复制的冗余，可以减少任务之间的通信开销，缩短整个计算程序的计算时间。目前网格中的任务调度算法基本上是没有考虑任务复制的；而基于任务复制调度算法往往会产生过多的复制任务，增大系统开销，甚至有可能延迟计算时间。由于基于任务复制的任务调度是一个NP问题，因此本文提出了一种基于任务复制的网格资源调度算法，以减少调度长度为主要目标、减少任务复制量和资源占用量为次要目标。该算法在调度长度和任务复制数量以及占用资源数量方面都等于或优于其它算法。     

网格应用中基于动态分组的调度策略

计算网格的目标是利用网格上的一切可利用的、空闲的计算资源来对计算量巨大的、高度复杂的任务进行计算求解。高效的任务调度算法可以提高整个计算网格的计算效率，针对多任务的应用提出了一种基于动态分组的调度策略，进而采用GridSim模拟器进行算法仿真，最后详细分析了仿真结果。     

网格资源超图划分聚类任务调度

网格计算是当前一个活跃的研究领域,其中任务调度是实现网格计算目标的一个重要部分.为获得良好的网格任务调度性能,提出了一种基于资源超图划分聚类的网格任务调度算法RHPC.该算法根据网格环境下资源数量庞大、异构、多样的特点,在构建的网格资源超图模型基础上,预先对资源进行性能划分聚类,将任务与聚类资源相匹配并实施调度.模拟实验结果证明算法缩短了任务资源相匹配的时间,提高了任务调度的性能,是一种有效的网格任务调度算法.     

具有模糊多目标的网格任务调度算法

在异构的网格计算平台上,网格中有用户、资源管理员、组织管理者等实体,这些实体对网格的管理、使用、维护、安全性、可靠性等目标都提出了要求,并且这些目标有时是不可量化的。针对具有模糊多目标网格计算的任务调度问题,提出模糊多目标网格任务调度模型,使用模糊化等式对多目标进行模糊处理,给出求解该模型的模糊化定理,并对该定理进行证明。利用差分优化算法无需目标函数连续可微的特点,提出使用模糊差分优化算法完成模糊多目标的网格任务调度。实验结果表明,模糊差分优化算法较现有算法在执行时间上处于劣势,但在可靠性、安全性和丢失任务数三个指标上要优于现有算法。     

集中式任务管理网格计算调度算法

网格计算是构筑在互联网上的新兴技术，在提供的资源、功能和交互性方面比互联网更多更强。集中式任务管理网格以单机统一调度，具有集成性强和出错率低特点。使用特定有关算法，可进行最佳工作单元分配。通过基于XML的Web Service的调度原语，可进行跨平台的网格集中式任务管理的调度，由监工线程定时动态地保证调度的合理性。通过修改任务排序算法，可适应不同目的的调度需求，以适应局域网、Intranet和Internet上网格计算的调度。     

网格任务调度方法研究

网格计算中的关键问题之一是计算任务在各个资源之间的调度。提出了基于量子遗传算法（QGA）的网格任务调度算法,以减少调度时间为主要目标,增加资源利用率为次要目标。该算法采用量子比特间接编码的方式,通过有向无环图（DAG）来描述子任务间的依赖关系,根据深度值来给子任务的执行顺序进行排序。仿真结果显示,无论是任务完成时间还是资源利用率,此方法都明显优于基于遗传算法（GA）的网格调度算法。     

一种应用于网格计算环境的任务调度模式*

提出了一种新的网格任务调度模式,针对网格计算资源有组织、松耦合、自治等特性,建立基于多层次虚拟组织形式的计算资源模型;根据网格环境中应用任务粗粒度、特定资源依赖等特点,建立了网格任务的描述模型;提出并实现了相应的子任务生成算法、任务初始调度算法及自动调整算法。设计实现了能够支持仿真及实际网格计算环境可扩展网格任务调度器,通过理论分析和仿真实验对算法的正确性、效果和效率进行了评价。     

基于多QoS属性的分类优化调度算法

实现用户的服务质量（Qos）是网格计算中力求达到的重要目标,网格资源的分布性、异构性、动态性等特征使网格环境下以服务质量为指导的资源调度成为一个复杂的问题,尤其是在用户的任务具有多种QoS属性的情况下。该文利用经济模型研究网格QoS控制的资源分配问题。以效用最大化为目标通过综合效用函数量化服务质量,设计了在时间和费用受限情况下对任务进行分类的优化调度算法,该调度算法满足用户多QoS属性。仿真实验显示了该算法的有效性。     

基于优先级和优化完成时间的网格调度算法

网格由大量的异构资源组成，具有复杂性、动态性和自治性特点。高效的网格调度算法可以充分利用网格系统资源，提高网格处理应用程序的能力。Min min算法是一个简单、快速、有效的调度算法，但由于总是先分配小任务而不能确保负载平衡。文中首先对网格系统中任务的数据传输和执行进行分析，计算并优化Min min算法的任务完成时间，再根据任务需求赋予任务优先级，通过优先级安排任务调度，提高算法负载平衡能力，最后在上述分析基础上提出POTE Min min(Priority and Overlap Transmission and Execution Min min)调度算法。     

基于议价机制的网格资源交易算法

资源管理是网格技术研究的核心任务之一。针对网格资源异构性、动态性、自治性等特点提出了基于议价机制的网格资源交易算法。分析了网格资源管理的市场模型,指出市场模型中各角色的特点,提出了网格资源管理的议价模型。针对这种模型,提出了基于议价时限和价格变化率的网格资源交易算法,并根据平衡策略给出了该算法的描述。     

基于议价机制的网格资源交易算法

资源管理是网格技术研究的核心任务之一。针对网格资源异构性、动态性、自治性等特点提出了基于议价机制的网格资源交易算法。分析了网格资源管理的市场模型，指出市场模型中各角色的特点，提出了网格资源管理的议价模型。针对这种模型，提出了基于议价时限和价格变化率的网格资源交易算法，并根据平衡策略给出了该算法的描述。     

An efficient resource allocation for maximizing benefit of users and resource providers in ad hoc grid environment

Ad hoc grids allow a group of individuals to accomplish a mission that involves computation and communication among the grid components, often without fixed structure. In an ad hoc grid, every node in the network can spontaneously arise as a resource consumer or a resource producer at any time when it needs a resource or it possesses an idle resource. At the same time, the node in ad hoc grid is often energy constrained. The paper proposes an efficient resource allocation scheme for grid computing marketplace where ad hoc grid users can buy usage of memory and CPU from grid resource providers. The ad hoc grid user agents purpose to obtain the optimized quality of service to accomplish their tasks on time with a given budget, and the goal of grid resource providers as profit-maximization. Combining perspectives of both ad hoc grid users and resource providers, the paper present ad hoc grid resource allocation algorithm to maximize the global utility of the ad hoc grid system which are beneficial for both grid users and grid resource providers. Simulations are conducted to compare the performance of the algorithms with related work.     

基于多物品拍卖的网格映射算法设计与模拟

由于网格底层资源的异构、广域分布、自治等特性和网格高层的服务质量 (QoS)要求,使得网格资源映射算法的设计和模拟具有相当的难度。提出了基于多物品拍卖的网格资源映射算法,解决了网格系统中相互独立任务模式的资源映射问题。同时对比了当前的网格资源映射模拟工具,阐述了利用GridSim建立基于多物品拍卖的资源映射算法模拟平台的主要步骤。最后模拟实验表明此算法具有优良性能。     

基于模糊聚类思想的网格独立任务调度算法

任务调度是网格研究的核心问题之一,在研究网格任务调度问题的基础上,利用模糊聚类思想提出将网格任务与资源进行混合模糊聚类的网格独立任务调度算法,该算法将最适合的资源分配给与之相适应的任务,即尽量将任务调度到恰好满足其需求的资源上执行,从而把综合能力大大超过当前任务的资源“预留”给将来的任务使用,算法具有良好的性能和负载均衡效果,为网格任务调度提供一种新的思路。     

供电企业现场作业智能排班(调度)模型及算法

现场作业调度一直是电网运营的一个难点, 如何对人力资源进行有效的管理和分配, 是保证电网公司计划任务按时高效完成的基础. 研究了一种基于人工智能的自动人员派发模型及计算系统: 借鉴车间调度理论, 结合遗传算法, 进行人力资源的智能调度, 以实现电力计划任务的最大完工时间最短以及延迟损失最低的优化目标. 最后, 经过算例分析, 证明了模型算法的可行性.     

一种基于改进遗传算法的网格资源调度策略

首先对网格资源调度的特点、现有遗传算法的局限性进行了分析,在此基础上对遗传算法进行改进;提出一种基于改进遗传算法的网格资源调度策略（GRSS_IGA）,该算法综合考虑资源任务分配量、任务截止时间、任务等待时间及资源利用率等QoS参数;并用马尔可夫理论证明了算法的正确性;最后通过仿真对改进前后两种算法的性能进行比较,实验结果表明改进后的算法降低了时间消耗,提高了资源利用率。     

基于动态关键路径的仿真网格资源调度算法

从仿真系统工作流的关键路径分析，确定关键路径上的联邦成员节点，使网格资源调度方面优先获得保证。簦于仿真网格系统运行的复杂性和不确定性，引入了随机规划理论，提出了仿真网格的动态关键路径概念以及基于动态关键路径的资源调度算法，共同解决当资源有限以及任务相关情况下仿真网格的资源调度问题。具体实现，主要使用遗传算法以及MCP算法。仿真实验结果表明，基于动态关键路径的资源调度算法能够优化仿真网格资源的调度。