基于价格激励机制的网格调度算法模拟

基于网格计算市场模型的网格任务调度借鉴人类社会竞争的市场调节机制,根据用户的经济需求进行资源管理与任务调度,使资源提供者和资源消费者都能实现各自的经济利益。采用基于离散事件的网格模拟器GridSim模拟一个具体的网格环境,并模拟实现了基于网格资源价格激励机制的任务调度算法,最后通过程序运行结果验证该调度算法的有效性以及不足之处。     

基于多QoS约束的网格任务调度算法

提出一种基于QoS的网格资源管理模型和此模型下基于多QoS约束的网格任务调度算法。引入效益函数对QoS描述建模,为网格任务调度算法提供合理的优化目标。在此基础上改进传统调度算法得到基于多QoS约束的调度算法。实验表明,改进后的算法有更好的性能,更适合应用于网格环境中。     

信任机制与计算性能网格任务调度策略

针对当前网格资源管理中信任机制与计算性能结合的要求,基于网格服务模型与效益函数,提出信任机制与计算性能平衡的网格任务调度问题。在网格任务调度的效益函数中引入平衡因子,提出平衡因子蚁群算法,通过实验确定平衡因子值。对网格任务调度的平衡因子蚁群算法进行大规模仿真实验,有力地证明了平衡因子蚁群算法优于平衡因子极小-极小算法和平衡因子忍耐度算法,在最短完成时间和服务率方面具有较好的综合性能。     

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。     

一种基于竞标机制的通用网格资源管理模型

目前大多数的网格资源管理都有表示网格资源的全局信息中心。该文提出了一种网格资源管理模型，在该模型中不存在全局的资源信息中心，网格资源管理采用节点的完全自治管理，网格资源的发现和匹配工作是通过在网格中采用竞标机制实现的，即资源提供者不仅管理自己的资源而且通过竟标参与网格资源的匹配和任务调度工作。     

网格计算中任务调度算法的仿真研究

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,对高效调试资源效率有影响,导致传统网格任务调度算法收敛速度慢、局部最优等缺陷,使网格任务调度效率低.为了提高网格任务调度效率,提出一种基于粒子群算法的任务调度模型.模型根据任务调度原理和粒子群算法特点,建立了网格任务调度的元任务模型和性能指标的数学模型,然后采用粒子群算法对该模型进行求解,提高资源利用率和任务执行效率.仿真结果表明,根据粒子群算法的任务调度策略,提高了任务调度的速度和效率,很好的解决网格任务调度中存在的难题.     

基于免疫原理的网格任务调度算法

针对网格资源管理的任务调度问题,提出一种网格任务免疫调度算法。算法遵循克隆选择、亲和度成熟2个免疫原理,求解网格任务调度问题的全局最优解。讨论种群代数设置和算法参数的设置对该算法性能的影响。仿真实验结果表明,与传统的网格任务调度算法相比,该算法具有任务调度速度快、资源分配时间短、运行稳定等优点。     

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。     

基于网格的任务调度与资源分配有效机制的研究

为实现QoS路由技术,提高网格的服务质量,本文定义了网格服务中任务调度的通信开销,给出了QoS路由树的生成原则,提出网格堆排序算法和QoS路由选择算法,利用算法实现了网格的任务调度与分配机制的设计.实验证明本设计能提高网格资源管理的效率.     

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.     

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。     

基于拍卖机制的网格作业调度遗传算法

根据拍卖机制的在线信誉网格资源管理模型,设计基于遗传算法的网格作业全局调度策略。引入时间和花费2个经济因素,改进遗传算法的收敛性。改进算法根据用户需求得到最优化的资源分派策略,提高网格系统的总体性能。将该算法纳入GridSim模拟器进行系统测试,结果证明其优于传统调度算法。     

基于后移空余时间的网格资源调度优化

网格资源调度的优化不仅体现在资源的选择上,还与任务之间的时间序列密切相关。就调度的优化问题,在深入分析静态调度时间序列的基础上,给出了动态分配时间模型,提出了后移空余时间的计算,并将其与后继任务的预计时间合并,由此设计了后移空余时间的成本优化调度算法(BOS)。实验证明,所提出的调度算法大幅度地缩短了应用的平均执行时间和运行成本,实现了调度的优化。     

网格计算任务的资源管理算法

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.     

基于校园网格系统的资源管理

资源管理是整个校园网格系统中的关键和基础,通过对各种分布的、异构的资源的统一管理,以此实现对整个网格系统资源的一致访问并且使资源管理模块具有可扩展性。通过对资源的抽象、全局惟一资源ID号的分配和资源目录信息树的建立实现对网格资源的统一管理。孩子兄弟表示法的存储方式,大大节省了目录信息树的存储空间。网格系统中资源的注册和查询是按照IP是否位于同一网段内来实现的,在以后的任务执行中减少了主机之间的通信开销。     

基于任务复制的多维QoS云计算任务调度

为了满足云计算环境下用户服务质量(QoS)需求和提高虚拟资源空闲时间段的利用率,提出了一种基于任务复制的多维QoS任务调度策略。首先,构建云资源模型和用户QoS模型,然后根据虚拟资源的利用情况和QoS的满意度对虚拟机进行性能测评,选择综合性能更高的虚拟资源进行任务的分配;在任务执行时为了缩短任务的完成时间,在调度过程中引入了在空闲时间段复制父任务的方式。通过仿真实验将该算法与HEFT、CPOP进行比较,实验结果显示：当用户偏好可靠性执行时,该算法平均可靠性比HEFT和CPOP高;当用户偏好完成时间和费用花费执行时,该算法平均完成时间比HEFT和CPOP少;当用户无偏好执行时,该算法平均完成时间和平均花费均比HEFT和CPOP少。结果表明该算法能有效提高资源利用率和用户的满意度。     

面向可靠性一费用优化的网格任务调度模型及算法研究

网格资源的异构性、动态性等特征使得网格任务调度仍面临着诸多问题。针对传统可靠性评佑模型仅考虑 资源失效的问题,在考虑本地任务会抢占网格任务执行资源的情况下,引入任务执行延期失效,从而建立了一种新的 网格资源可靠性评估模型。该模型使用随机服务系统理论建模网格资源的动态负载压力,给出了任务在资源上的执 行可靠性的计算方法及证明。基于建立的网格资源可靠性模型,建立了面向可靠性和费用的多目标任务优化调度模 型,以获得最大化任务执行可靠性、最小化任务执行费用的任务调度策略。针对该NP问题,采用化学反应优化算法 对该优化问题进行求解,并给出了算法4种操作的具体实施方法。仿真实验表明,所提出的可靠性评估模型更符合真 实的网格系统,与遗传算法、粒子群算法相比,化学反应优化算法能更好地解决可靠性一费用双目标优化的网格任务调 度问题。