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目前,国内外围绕着网格中的作业调度算法已做了大量研究,先后提出了很多调度算法.但是,这些算法并不能很好地适应网格的动态性、自治性和分布性等特征.对此,提出了一种动态的网格作业调度方法-基于历史信息的自适应动态网格作业调度方法ASHI.该方法利用每个资源上最近作业的执行信息自适应调整预测模型,然后再根据网格的动态性和实时性等因素,对资源进行反馈选择后将作业提交负载较轻的资源上执行.实验证明,ASHI不但能及时有效地对作业进行调度,而且还可有效提高整个网格的吞吐量和均衡系统的负载. 相似文献
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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。 相似文献
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一种基于神经网络的网格实时调度算法* 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种在指定的最终期限内,利用队列技术来模拟调度动态资源,构建一个数学神经模型调度应用的子任务,使用GridSim 工具测试的调度算法,通过大约90%的模拟实验说明了模型调度任务是成功和高效的。 相似文献
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在无中心式作业调度中的动态网格负载平衡实现 总被引:1,自引:1,他引:0
提出一个新颖的递归算法,用于实现动态的网格负载平衡。实验仿真了松耦合无中心式调度框架,基于传统并行系统的workload模型构建了网格workload模型,保守式装填法用作各结点上的本地调度策略。结果表明,在实现网格负载平衡上,这里的递归算法比静态调度方法更有效。 相似文献
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网格作业管理是网格的最主要的功能之一,主要涉及到网格计算环境下作业调度和分配、作业分解和迁移、负载平衡等问题.介绍了一种引用移动代理Agent技术的网格作业管理模型,并针对该系统依次详细地描述了其中的作业提交与发布、作业调度以及作业的分解和迁移,最后给出基于移动代理的网格作业管理模型的原型系统,并对该系统作单机与联机的性能进行分析和比较. 相似文献
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容错计算网格作业调度模型的研究 总被引:15,自引:1,他引:14
网格技术的发展对网格系统的效率和服务质量提出了更高要求.在综合研究目前网格作业调度环境的基础上,提出一种容错计算网格作业调度的随机Petri网模型,并给出了网格作业分派策略和计算站点内的作业选择策略,以及容错计算网格的性能评价指标.仿真实验对容错计算网格的性能进行有效的分析,反映故障对网格中不同类别作业的影响. 相似文献
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基于遗传算法的网格计算资源调度策略 总被引:4,自引:3,他引:4
如何将网格这个复杂环境中的计算资源进行有效调度,是一个NP问题。遗传算法被证明是解决这类问题的有效算法,同时遗传算法有“早熟”和慢速收敛等缺点。为了克服其缺点,提出一种新的并行遗传算法,采取避免近亲繁殖的交叉策略和保护优秀个体的方法,提高算法搜索能力和收敛速度。仿真结果表明该算法能有效地解决网格计算资源分配问题。 相似文献
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对于在云环境下虚拟机放置问题,资源调度管理是其中一项关键技术,因而提出了一种基于最大综合利用率为标准的动态资源调度算法。首先,在云系统调度中心缓存用户的资源请求,将此请求当做一个任务,然后利用负载均衡调度算法,调度中心针对不同任务来分配适当的物理机,最后在物理机上建立虚拟等待队列,充分考虑云系统中计算资源权重比,利用基于权重最大资源利用率的算法进行虚拟机配置。仿真实验结果证明,该算法可以实现有效负载均衡,并在保证一定的QoS的情况下,能有效提高系统的综合利用率。 相似文献
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基于分布式系统中静态负载均衡策略的优缺点,提出一种基于网格计算的动态反馈负载均衡策略,最终达到提高整个体系的网络吞吐率和服务平均响应时间等指标。 相似文献
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网格环境中的资源和任务情况异常复杂,因此计算任务在各种资源之间的调度成为了一个关键的问题,启发式智能算法被证明是解决这类问题的有效算法.本文提出将遗传算法和改进的蚂蚁算法融合起来解决网格环境下的任务调度. 相似文献
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杜吉成 《电脑与微电子技术》2013,(24):7-11
针对现有云数据中心的多维资源利用不均衡问题,提出基于资源负载权重的动态多资源负载均衡调度算法。算法结合服务器各维度资源动态负载情况,构造层次分析法(AHP)判断矩阵来处理多维资源对于负载均衡影响权重大小,在此基础上综合考虑任务资源需求,将任务放置到合适服务器来改善资源利用,实现资源间负载均衡。平台仿真显示新算法可有效提高利用率低的资源的利用效率,在提高整体资源利用率、降低资源间负载不均衡率方面有优势。 相似文献