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。     

一种基于蚁群算法的网格任务调度方法

网格资源具有动态变化,广域分布及系统异构的特性,如何分配调度这些资源成为网格计算研究领域一个重要研究课题。国内外在网格任务调度研究上已经做了大量工作,但是这些算法大多是基于计算网格的,不能很好的适应服务网格环境下存在任务相关性的调度,同时在适应网格的动态性、异构性上也存在不足。针对目前网格调度机制存在的问题,提出了一种基于蚁群算法的服务网格任务动态调度方法,仿真实验结果表明该算法具有较好的性能和自适应性。     

一种基于人工免疫的新的网格资源调度算法

由于广域网性能的巨大提高和功能强大且价格低廉的计算机不断增多,网格计算以一种极具有前途和吸引力的新范式出现。网格计算是集成地理位置分布,异构,多领域资源的一种平台,它提供透明、安全、同等、高性能资源共享。要获取计算网格中潜在的能量,设计一种有效和高效的网格资源调度算法很重要。网格独特的特点使得网格环境下的资源调度是相当复杂的。本文将重点设计一种新的基于免疫算法的网格资源调度算法。     

网格资源调度算法研究

网格资源调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一.首先对网格资源调度方法从不同的视角进行了分类,从三个方面阐述了网格资源调度的性能指标,并着重比较分析了几种典型的网格资源调度算法,包括Min-min算法、Max-min算法、基于经济模型的调度算法、基于遗传算法以及基于模拟退火算法的网格资源调度算法等,指出各种算法性能上尚存的不足之处并对下一步如何改进给出建议,最后给出资源调度的研究展望.文中为网格资源调度算法的研究提供了很好的参考.     

混沌粒子优化算法在网格任务调度的应用

研究网格计算中任务调度优化问题,由于网格环境具有动态性、异构性等特点,导致传统网格任务调度算法的调度效率,网格负载严重不平衡.结合粒子群的快速性和混沌的遍历性优点,提出了一种基于混沌粒子群优化算法(CPSO)的网格任务调度优化方法.首先建立网格任务调度问题的数学模型,然后采用CPSO对其进行求解,通过混沌变量产生优化粒子群,加快网格任务调度求解速度.仿真结果表明,CPSO提高了资源调度效率,网格负载更加均衡,具有较好的应用价值.     

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。     

基于遗传编程的网格资源调度算法

网格资源调度是一个非常重要的研究课题。由于因特网的开放、动态性,传统的资源调度和分配方法已经不再适用网格计算,基于经济模型的资源管理和调度成为研究热点。在计算市场模型中,构造有效的效益函数又是提高算法性能的关键。有关文献中采用的是线性效益函数,虽然降低了复杂度,但不能很好地反映用户的效益。文中提出了基于遗传编程来寻找和构造非线性效益函数的方法,并将其应用到网格调度算法中。实验结果表明该算法可以提高网格中的资源调度性能。     

动态自适应网格调度算法

利用大量的计算资源,网格具有高性能低费用的计算优势,但是合理的调度方案是充分利用网格资源的关键因素。提出基于模拟退火算法的动态自适应网格调度算法,根据网格资源和作业的动态特性,进行分批调度,根据调度过程中部分调度信息动态自适应地修改算法参数,设计邻域结构,优化作业完成时间。最后通过GridSim仿真环境和其他算法进行比较,获得较好结果。     

基于a＋bi型联系数的不确定网格静态调度算法

任务调度算法是计算网格任务管理系统中的核心问题.由于网格环境中存在大量的不确定因素,导致传统网格调度算法和调度系统不能在开放、异构和动态的真实网格环境中有效运行.利用一种新的软计算方法--集对分析联系数研究和处理网格调度中的综合不确定性问题.在简单介绍集对分析概念和应用情况基础上,引入联系数概念、运算规律和全序关系,分别提出了基于联系数的不确定网格静态调度算法CBU-Min-min、CBU-Max-min和CBU-Surferage,并进行了数值仿真实验研究.理论和实验研究表明,这些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,并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有良好的理论和实际应用价值.     

一种基于多维QoS约束的网格作业调度算法

任务调度是实现高性能网格计算的一个重要方面,然而,由于网格资源的动态性、异构性等特征,设计高性能的任务调度算法是一项非常有挑战性的工作,该问题已被证明是一个NP难题。文章中提出了一种新的任务调度算法,该算法根据任务QoS约束以及计算资源性能指标,建立任务调度的线性模型,并根据任务的需求和偏好,从线性模型中得到最优的任务分配方案。模拟实验结果表明：对大量独立任务进行调度时,该算法在满足用户需求方面优于其它算法。     

独立任务调度的启发式算法

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下任务调度更加复杂。该文提出了满足负载均衡的一个启发式任务调度算法。给出了选择处理机和任务的方法,以提高算法的效率。实验表明该算法是一个高效率的调度算法,并且几乎总是找到了最优调度方案。     

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。     

基于遗传算法的网格资源分配与调度研究

合理的资源调度可以在很大程度上提高网格系统资源的利用率,遗传算法（GA）因具有强大稳健的隐并行解空间搜索功能,被广泛应用于任务分配和调度问题的求解。本文在研究标准遗传算法（SGA）的基础上,提出与小生境技术相结合的自适应选择概率、父子竞争（PCC）交叉算子、插入变异算子和最优保存策略,改进SGA算法,在很好地保持种群收敛性的同时,提高了算法的局部和全局搜索能力。仿真实验结果表明,本文算法与其它调度算法比较,更能有效地实现资源的分配,可以成功应用于网格环境下独立任务的分配与调度。     

并行任务图的优化调度算法

科学与工程计算中的很多复杂应用问题需要使用科学工作流技术,超算领域中的科学工作流常以并行任务图建模,并行任务图的有效调度对应用的高效执行有重要意义。给出了资源限制条件下并行任务图的调度模型;针对Fork-Join类并行任务图给出了若干最优化调度结论;针对一般并行任务图提出了一种新的调度算法,该算法考虑了数据通信开销对资源分配和调度性能的影响,并对已有的CPA算法在特定情况下进行了改进。通过实验与常用的CPR和CPA算法做比较,验证了提出的新算法能够获得很好的调度效果。本文提出的调度算法和得到的最优调度结论对工作流应用系统的高性能调度功能开发具有借鉴意义。     

并行任务调度的近似算法

并行任务调度不论是从理论上还是应用上近年来都倍受关注。但是目前出现的大量算法很难应用于实际,基于此,论文探讨了典型的调度问题P3｜fix｜Cmax,这类问题是强NP-难的。论文在Goemans的研究基础上,给出了一个很简单的线性算法,构造出调度性能为9/8的半规则调度,改进了Goemans的7/6的结果。     

异构系统中基于可用性的粒子群任务调度算法

任务调度技术是并行分布式系统中的关键技术之一,对系统的性能起着重要作用,但通常情况下大型系统的任务调度问题属于NP问题。而现代启发式生物进化算法是找出很多NP问题近似解的有效方法。本文将粒子群算法应用于基于可用性的网格系统调度中,提出了一种调度算法,对算法的性能进行了理论分析和模拟实验。结果表明:和最近文献中的基于可用性的调度算法SSAC相比,所提出的新算法在保证系统资源具有同样的可用性条件下,能够产生更好的调度长度。     

基于Min-Min遗传算法的网格任务调度方法

针对网格环境异构、分布等特点,在现有的任务调度算法的基础上,结合Min-Min算法和遗传算法的优点,提出了一种基于Min-Min遗传算法的任务调度方法。仿真实验表明：在网格环境下,该算法具有合理性和高效性。     

提高卫星服务寿命的任务规划方法研究

基于组网卫星协同工作规划可提高复杂任务处理的基础上,本文探索降低规划风险,提高卫星服务寿命的卫星任务规划方法.从提高卫星服务寿命角度,建立用于描述资源使用期望的目标规划模型;建立卫星任务规划模型,在任务方案与资源使用中考虑了规划风险要素,并将资源使用目标模型引入到任务规划模型中,以期在规划中同时优化卫星服务寿命要素;基于邻域贪心扩展改善遗传禁忌求解算法,并运用分布并行技术提高工程实用性;利用STK提供基础仿真数据,对模型与算法进行了验证.     

基于动态负载均衡策略的网格任务调度优化模型和算法

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。结合免疫克隆算法和模拟退火算法的优点,提出了一种网格任务调度优化模型和算法。仿真实验结果表明,这种调度算法有效地实现了资源的负载均衡,克服了遗传算法容易陷入局部最优的缺点,可以成功地应用于网格任务调度中。     

树型网格计算环境下的自适应任务调度算法

提出一种基于树型计算网格的自适应调度算法,实现对小粒度独立任务和用户大作业的自适应最优调度。通过对网格环境的实时检测,给出了基于节点负载状况、节点任务执行时间、任务传输时间和任务特性的自适应调度算法,即基于最优任务分配方案的启发式任务调度算法。通过实验与其他调度算法的比较,证明了所提出的任务调度算法在负载平衡和最优跨度方面具有明显的优越性。