基于动态备份的容错网格任务调度*

提出了一种基于自适应备份的网格容错任务调度算法:最高百分之k备份算法.该算法对任务的安全需求和资源的信任等级进行匹配,在系统安全等级较低并且网络和主机可能失效的网格环境中进行容错任务调度.调度时,该算法根据整个网格系统的安全状况,对具有最高安全需求的百分之k的任务进行动态备份,任务备份数根据系统安全状况自适应变化,并对失败的任务重新调度.仿真结果表明,该算法可以有效提高不安全网格环境下的任务调度成功率,具有很好的容错性和可扩展性,优于固定备份数的网格任务调度算法.     

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。     

基于动态粒子群优化的网格任务调度算法*

提出了一种基于动态粒子群优化的网格任务调度算法。设计了网格任务调度问题的数学模型,给出了自适应变异的动态粒子群优化算法的框架,引入了自适应学习因子和自适应变异策略,从而使算法具有动态自适应性,能够较容易地跳出局部最优。实验结果表明,本文算法能有效地解决异构网格任务调度问题,具有较好的应用价值。     

计算服务网格中基于服务聚类的元任务调度算法

在尊重网格资源本地调度策略前提下,提出一种基于云模型的动态服务能力评估方法;根据动态性能评估尺度对服务进行聚类,提出了一种基于PSO的自适应的服务动态聚类方法,将提供相同或相似QoS的服务划分到同一个服务簇中,从而缩小了任务调度的问题规模;基于服务动态聚类提出了一种元任务调度算法,理论分析该算法降低了不聚类调度算法的复杂度.实验结果表明本文提出的调度算法在时间复杂度与用户QoS保障方面优于以前提出的调度算法.     

基于WSRF的集合预报任务调度系统

分析集合预报的任务特点,基于Web服务资源框架(WSRF)设计一种动态自适应的集合预报任务调度系统。给出任务调度算法,根据网格节点的资源变化自适应地选择节点,为每对初值样本的模式预报任务指派CPU资源数目,以缩短预报时间、节省计算成本。实际运行结果验证了该系统的可行性。     

基于效益函数的网格任务调度算法

在动态、异构、分布广泛的网格环境中，对资源的调度是一个非常复杂而重要且具有挑战性的问题。本文针对网格环境中的动态性特点，特别是用户QoS要求的动态变化性，提出了一种基于效益函数的网格任务调度算法，并采用GridSim模拟器分别对该调度算法和模拟器自带的代价最优和时间最优的网格任务调度算法进行模拟。实验的结果表明：该调度算法更能体现用户对QoS要求的动态变化；在系统完成相同数量的网格任务时，消耗相同时间的情况下，该调度算法在代价上优于基于时间优化的调度算法；而花费相同预算的情况下，在时间上优于基于代价优化的调度算法。     

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.     

混合蚁群算法在网格计算任务调度中的应用

网格环境下的资源分配与任务调度问题已经被证明了是一个NP难题,而传统的任务调度算法很难对大量的异构的、动态的网格任务进行有效的调度。本文提出了一种任务调度模型,并且在该模型中采用混合蚁群算法,该算法以信息素为启发,引导蚂蚁选择最优资源。蚂蚁选择资源之后不仅进行信息素的整体更新,还要求预分配网格资源时进行信息素的局部更新。模拟实验表明该算法是一种快速,有效,负载更均衡的算法。     

资源动态组织支持的网格依赖任务重调度机制

针对网格依赖任务重调度所面临的效率低与触发频繁的问题,提出资源动态组织支持的网格依赖任务调度机制.该机制以资源的动态组织为核心,基于资源动态性度量结果对资源进行性能聚类分析,并过滤性能相似资源中的强动态性资源,以在减少资源数量的同时提高重调度备选资源的稳定性.实验表明基于该机制的重调度算法保持了静态调度策略在动态网格环境下相对于动态调度策略的性能优势,从而验证了该机制解决网格依赖任务重调度所面临问题的有效性.     

自适应邻域的多目标网格任务调度算法研究

针对网格计算中的多目标网格任务调度问题,提出了一种基于自适应邻域的多目标网格任务调度算法。该算法通过求解多个网格任务调度目标函数的非劣解集,采用自适应邻域的方法来保持网格任务调度多目标解集的分布性,尝试解决网格任务调度中多目标协同优化问题。实验结果证明,该算法能够有效地平衡时间维度和费用维度目标,提高了资源的利用率和任务的执行效率,与Min-min和Max-min算法相比具有较好的性能。     

网格环境下基于信任机制的资源调度研究

信任是网格资源调度中一个很重要的因素,也是影响网格计算有效性和性能的关键技术之一。将信任机制引入到网格资源调度中,提出了网格环境下的信任模型和基于信任机制的资源调度模型,在调度策略上对传统的Min-Min算法进行了改进,提出了基于信任机制的Trust-Min-Min算法。仿真结果表明,算法不仅可以缩短任务的总执行时间,而且可以有效地平衡负载,是网格环境下一种有效的资源调度方法。     

基于云理论的网格资源选择

资源选择是影响网格调度和系统效率的关键,针对网格资源选择中用户对服务质量(QoS)的定性描述和调度的自私性,提出了利用云理论实现资源选择的方法。在深入分析QoS参数的云理论模型基础上,提出了以资源代理实现云模型资源选择的体系结构,设计了相应的调度算法。实验表明,该算法在资源调度率和吞吐量以及系统资源的利用效率等方面体现出良好的特性,同时克服了用户定义QoS参数的困难,达到了优化调度的目的。     

应用禁忌搜索算法的动态自适应网格调度

提出基于禁忌搜索算法的动态网格调度算法，设计不同邻域结构，优化作业完成时间。兼顾网格动态特性，调度过程中采用分批调度，根据调度过程中上一次的部分调度信息动态调整下一次部分调度方案，自适应地修改算法参数。最后通过GridSim仿真环境和其他算法进行比较，获得较好结果。     

一种新的异构网格任务调度算法

提出了一种基于免疫计算的异构网格任务调度算法。设计了异构网格独立任务调度问题的数学模型,给出了免疫调度算法的框架、基于实数编码的克隆变异算子和浓度抑制算子,并在仿真环境下进行了实验。实验结果表明,算法能有效地解决异构网格任务调度问题,具有较好的应用价值。     

基于网格资源超图模型的可信任务调度

网格任务调度是当前重要的研究领域。网格环境具有动态性、异构性等特点,网格资源的处理性能和稳定性都是影响到任务调度顺利完成的重要因素。为了获得更小的任务完成时间,该文根据网格环境的特点,建立了网格资源超图模型,在该模型基础上对资源按性能进行聚类,并提出一种可信任务调度算法GRHTS。模拟实验结果表明,该基于网格资源超图模型的可信任务调度算法优于同类算法,是一种有效的网格任务调度算法。     

一个市场驱动的QoS网格工作流任务调度算法

网格调度关系到整个网格任务运行的效率,因此在网格的研究过程中,已经提出了很多调度算法.但这些算法大部分是对元任务(Meta-task)进行调度,很少是针对关联任务的.在考虑用户QoS(Quality of Service)需求的情况下,提出了一个市场驱动的QoS网格工作流任务调度算法.仿真实验结果表明了该算法的合理性和有效性.     

基于滑动窗口的蚁群在线调度算法

任务调度是网格计算领域的一个核心问题。目前,国内外有大量针对网格离线调度问题的研究,对在线调度问题却研究得较少。基于滑动窗口的蚁群算法SWbAC(Silde Window based Ant Colony)采用两类窗口分别记录最近一段时间到达的任务信息以及资源的负载情况,并通过这些信息对未来进行预测。为了验证算法的有效性,首先对GridSim平台进行了扩展,模拟了资源负载实时变化的情况。对比实验的结果表明,SWbAC算法的平均任务周转时间要比Online Min-Min算法短3%~10%.     

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。     

基于信任机制与遗传算法的渲染网格作业调度研究

信任关系是网格作业调度中一个很重要的因素,也是影响网格计算有效性和性能的关键技术之一。将信任机制引入到渲染网格作业调度中,建立渲染网格环境中基于信任机制的作业调度模型,在调度策略上对基本遗传算法进行了改进,提出了基于信任机制的遗传算法。实验结果表明,该算法可以提高任务完成率和平均信任效益,是适用于渲染网格的一种有效作业调度方法。