基于关键路径前瞻的工作流调度算法

为了进一步提高工作流调度的效率,对异构环境下的工作流调度算法进行研究,提出了一种基于关键路径前瞻算法(critical path lookahead algorithm,CPLA)的工作流调度算法.该算法在任务确定优先级阶段考虑了入口任务到当前任务的最长路径,以及当前任务到出口任务的最长路径;在资源选择阶段考虑了关键路径任务和非关键路径任务对调度结果的影响.使用随机生成的和真实世界的2种不同类型的有向无环图(directed acyclic graph,DAG)工作流来评估CPLA的性能,实验结果表明:CPLA能够有效地缩短调度长度,算法的效率、加速比、调度长度比等性能有所提高,并且算法的时间复杂度低于目前调度效果最好的Lookahead算法.     

含启动开销总线网络实时可分性负载调度算法

针对异构总线网络,提出了一种含启动开销的实时可分性负载调度方法。建立了实时可分性负载调度的最优化模型,即在满足实时任务截止期限的约束条件下,使系统计算资源消耗最小化;根据可分性负载调度的最优性原理,分析了网络中处理器负载分配的最优次序以及参与计算的处理器数目;在此基础上提出一种实时可分性负载调度算法并给出了算法的实现流程,该算法能够利用网络中最少的处理器数目,保证实时任务在其截止期限之前计算完成。理论分析和仿真测试都验证了所提出算法的有效性。     

面向异构处理平台的最长路径列表调度算法

任务调度算法的硏究一直是异构计算技术研究中的热点,充分挖掘异构处理平台的并行优势,可最大限度实现平台资源的高效利用。通过分析异构处理平台的执行特点,设计符合异构处理平台的任务调庋策略,提岀面向异构处理平台的最长路径列表调度算法（ Longest pathlist scheduling algorithn,LPLS）。算法在任务优先级阶段,基于最长路径列表计算优先级,最耗时路径上的任务被优先调度;在处理器选择阶段,遵循任务完成时间最小的原则,所选择的处理器可使下阶段任务的完成时间更短,异构平台整体处理时间更小。仿真实验结果表明,相比于经典的HEFT算法,LPLS算法是一种负载更加均衡的算法,具有调度长度更短、效率更高等优势。     

基于资源回收的容错单调比率调度

基于时间冗余的容错实时调度算法,其可调度条件是以任务的最坏执行时间和为任务预留容错操作的时间为分析基础,且任务拒绝率高,系统资源利用率低。该文提出的基于资源回收的容错单调比率调度,以容错实时调度算法FT-RM为基础,利用任务的实际执行时间低于最坏执行时间的特性,收集已完成任务释放的资源供等待任务使用,在保证系统容错要求的同时,提高了任务吞吐量和系统资源利用率,并通过模拟实验分析算法性能,研究了影响算法调度性能的若干因素。     

基于资源有效性分级的网格任务调度算法

为解决网格环境下有多QoS约束的任务调度问题,对异构环境下网格资源相对于任务的有效性进行分析,提出了资源有效性的概念,并根据有效资源的数量对所有任务分级,提出了一种分级约束下的网格任务调度算法GC-Min-Min.最后,通过一个网格任务调度仿真实验,考察了不同的有效资源比例对任务调度的影响,并将新算法与Min-Min算法进行了对比.实验结果表明,该算法有较小的任务完成时间,更适用于有多QoS约束下网格任务的调度.     

基于资源分组的多约束云工作流调度算法

已有的云工作流调度算法采用全局搜索方式进行资源选取,存在计算成本高、对大规模云系统适应性差的问题。该文提出了基于资源分组的多约束云工作流调度算法,采用有向无环图的方法,对云工作流中的多任务之间的执行顺序和数据交换等属性进行量化建模;使用模糊聚类方法实现基于资源多维特征的分组处理,降低工作流任务到资源匹配过程中的搜索空间;并引入执行时间和成本预算约束,将工作流的任务调度问题转化为有约束条件的极小极大问题进行快速求解。仿真测试表明,该算法显著降低了任务执行完成时间和成本。     

基于二次聚类的多目标混合云任务调度算法

针对混合云环境包含大量异构云计算节点的情况,提出二次聚类方法,依据资源的综合特性,将异构资源进行分簇,将任务分发到合适的资源聚类,缩小任务搜索空间.在此基础上,结合私有云的安全可靠性、公有云的可扩展性以及用户需求的多样性,提出混合云环境下多目标优化的任务调度算法.该算法首先在私有云优先调度截止时间短的任务,对于每个聚类,将任务分配给完成时间最接近于其结束时间的资源,以完成更多的任务;将溢出的高负载任务转移到公有云聚类执行,结合任务的计算成本、通信开销和截止时间的约束,选择费用最低的资源.实验结果表明,与传统无聚类的算法相比,该算法降低了执行费用,同时提高了资源利用率和用户满意度.     

基于DAG图的任务调度算法

描述了一种基于有向非循环图（ＤＡＧ）的任务调度算法,该算法将整个计算任务分解成为一个ＤＡＧ图,根据ＤＡＧ图计算出每个子任务的最早开始时间,然后根据每个子任务的最早开始时间和处理机的数量进行调度。该算法可以实现子任务集在ＤＡＧ图限制下的最优调度。     

Dev_Min-Min:一种基于最小偏差的网格调度算法

针对独立任务调度的负载均衡和高吞吐率原则,提出基于Min-Min算法的最小完成时间偏差调度算法（Dev_Min-Min）,算法构造了调度完成时间的偏差矩阵,根据任务的偏差调度任务.Dev_Min-Min算法克服了Min-Min算法追求局部最优的贪心算法思想的局限性.实验数据表明,与被作为评测基准的Min-Min算法相比,Dev_Min-Min算法能在各种网格环境中有效降低调度跨度、提高负载均衡度,在异构环境中调度性能提高更加明显.     

基于DAG图的任务调度算法

描述了一种基于有向非循环图（ＤＡＧ）的任务调度算法,该算法将整个计算任务分解成为一个ＤＡＧ图,根据ＤＡＧ图计算出每个子任务的最早开始时间,然后根据每个子任务的最早开始时间和同的数量进行调度,该处中以实现子任务集成ＤＡＧ图限制下的最优调度。     

改进CS算法结合决策树的云工作流调度

对云计算环境下工作流任务调度的现有方案进行分析,针对存在运行时间长、资源利用率低等不足,提出一种结合改进型布谷鸟搜索算法和决策树的工作流任务调度方案。首先,根据工作流任务属性分配截止期限;其次,利用改进型布谷鸟搜索算法将工作流分割成多个子工作流,最小化数据依赖性,再利用决策树选择出满足任务QoS约束的资源;最后,根据任务的计算时间、排队时间和通信延迟的总和来判断是否满足截止期限约束,以此配置相应的资源。实验结果表明,该方案具有较短的总运行时间和较高的任务完成率。     

A novel deadline and budget constrained scheduling heuristics for computational grids

The conventional deadline and budget constrained (DBC) scheduling heuristics for economic-based computational grids does not take the inconsistency of grid heterogeneity into account, which can lead to decline of application completion ratios. Motivated by this fact, a novel DBC scheduling heuristics was proposed to deal with sequential workflow applications. In order to valuate the inconsistency, the relative cost (RC) metric was introduced, which was used to indicate the task-starving degree for resources. The new algorithm assigns tasks to resources, considering completion time, budget and RC together. The GridSim toolkit and the benchmark suites of the standard performance evaluation corporation (SPEC) were used to simulate the heterogeneous grid environment and applications. The experimental results show that the task and workflow completion ratios of the new heuristics are higher than those of the conventional heuristics.     

Multiple DAGs dynamic workflow reliability scheduling algorithm in a cloud computing system

In order to solve the reliable scientific workflow scheduling problem for cloud computing, a dynamic of the RANK-Hierarchical algorithm is put forward which takes account of communication contention as well as supports task dependencies(CCRH). A communication contention model is first defined, as soon as the earliest completion of the primary and backup task is deduced. Besides, the executived processor is limited. We use the dynamic hierarchical method and calculate each DAG unfair degree factor for multiple DAGs scientific workflow. It can deal with the situation that multiple DAGs workflow comes at different times and there are various kinds of structure. Both the theory and experiments have proved that the algorithm can not only improve the scheduling fairness of multiple DAGs workflow but also shorten the average execution Makespan.     

能耗约束下基于预算等级的调度长度最小化算法

为了解决异构云系统中能耗约束条件下的调度长度最小化问题，提出了一种新颖的预算等级（BL）能耗预分配策略，并设计了一种能耗约束下最小化调度长度算法（BLMSL），BLMSL算法包含任务优先级队列建立、任务能耗约束预分配、最佳处理器与频率组合选择3个阶段。在Epigenomics和LIGO两类科学工作流上进行实验，结果表明，在满足能耗约束的前提下，BLMSL算法相比当前最先进的启发式算法能获得更小的调度长度，具有明显优势。     

OFDMA系统中速率限制下的比例公平调度

提出了一种适用于正交频分多址（OFDMA）系统的比例公平调度算法，目标是在满足最小/最大速率限制条件下尽可能达到用户速率间的比例公平.算法利用OFDMA系统的各用户在各子载波上的信道响应各不相同的特点，引入子载波上最小/最大速率限制的概念，并给每个用户一个令牌计数器.调度器在每一时隙开始时刻依次将各个子载波分配给用户，用令牌数反映速率限制的要求，用子信道状况和已达速率的比值反映比例公平的要求，并在每个子载波被分配后更新用户已达速率和令牌数.仿真结果表明，此算法的容纳用户数、系统效益等性能优于现有常用算法，并且能够与传统的无速率限制的比例公平调度兼容.     

混合关键任务可靠调度方法与调度性分析

为了解决云计算环境下混合关键性任务的可靠调度问题,提出了一种基于主副版本两阶段的混合关键任务可靠调度方法．算法首先对需要调度的混合关键性任务进行优先级划分,按照调度截止期最短的原则将主版本任务调度到目标虚拟机上,对副版本任务按照复制成本最低的原则使用重叠方法进行调度;再对调度到不同虚拟机上的主副版本任务进行可调度分析,对于不能满足分析的任务启动更高关键性等级进行处理．实验结果表明了混合关键任务可靠调度方法具有较高的可靠性和负载平衡能力．     

负载自适应的异构MPSoC任务调度算法研究

在异构MPSoC中,并行任务通过调度算法被分配到各个处理器核上运行,因而任务调度算法的优劣将直接影响异构MPSoC的应用性能。根据处理器核类型和任务间依赖关系,以减小任务间通信开销为目标,提出一种具备负载自适应能力的异构MPSoC任务调度算法。首先,将待调度任务集划分为多个并行任务子集;其次,在考虑处理器核负载的基础上,根据并行任务子集集合、处理器核集合及任务子集在各个核上的执行效率生成赋权二部图;最后,利用赋权二部图最大权匹配方法,将并行任务子集合理地调度到负载适应的处理器核上运行,以降低任务集的平均调度长度,并提高处理器核利用率,从而实现异构MPSoC应用性能的提升。仿真实验在不同的任务总数、任务最大前驱数、核类型、核数量的应用场景下,通过任务集平均调度长度、处理器核利用率两项指标对提出算法进行了定量分析。结果表明,提出算法能有效降低任务集平均调度长度,在实现负载自适应的同时提高异构MPSoC处理器核的利用率。     

提高混合实时任务确定性的两级调度算法

为提高混合实时任务的确定性,提出了一种两级调度算法。先给出了调度算法的架构,通过增加一个调度模块实现周期性实时任务调度,非周期性实时任务则由系统内核调度。然后建立了任务模型,并对调度算法、任务集可调度性和抖动等进行深入研究。将提出的调度算法应用到基于Windows CE.NET的液压机控制系统中,分析了控制系统的硬件平台和任务划分。最后对调度算法进行验证,结果表明,该算法能保证混合实时任务的确定性,减小抖动,从而提高控制系统的精度。