服务质量感知的网格工作流调度

在网格工作流中引入服务质量,可以使网格中的资源更好地围绕用户的要求进行组织和分配,服务质量为工作流执行过程中选择成员服务提供了依据.工作流服务质量的估算和服务质量感知的工作流调度是实现服务质量感知的网格工作流的两个关键问题.基于一种网格工作流模型讨论了网格工作流的服务质量参数体系,提出了工作流服务质量的估算算法和网格工作流调度数学模型,并提出了基于遗传算法的调度方法.仿真实验表明,该调度算法具有较好的收敛性.     

融合DE和NSGA-Ⅱ算法的网格工作流调度研究*

针对当前网格工作流调度算法中大多只考虑DAG结构的网格工作流、考虑QoS维数较少及将多QoS参数聚合成一个单目标函数进行优化调度的现状,基于AGWL网格工作流模型,提出了一种带QoS约束的多目标优化的网格工作流调度算法,该算法是将DE的变异和交叉算子替换NSGA-Ⅱ中的变异和交叉操作所设计的一种调度算法。通过与基于NSGA-Ⅱ的网格工作流调度算法比较,表明了该算法的有效性。     

一种新颖的网格工作流调度算法

针对当前网格工作流调度算法中大多只考虑DAG结构的网格工作流、涉及QoS参数较少及将多QoS参数聚合成一个单目标函数进行优化调度的现状,提出了一种新颖的网格工作流调度算法。该算法基于表达结构丰富的AGWL语言建模网格工作流,且基于MOPSO算法所设计的带多QoS约束的多目标优化的网格工作流调度算法。通过与基于NSGA-Ⅱ算法的网格工作流调度算法比较,表明了该算法的有效性。     

基于动态有色Petri网的网格服务工作流模型的研究

在深入了解网格技术、网格服务和网格工作流的概念、特点及其应用的基础上,提出了一种可行的网格服务工作流系统模型,重点介绍了动态优化建模技术、动态调度算法的实现思想.定义了一种动态有色Petri网作为服务工作流的建模工具,支持服务工作流的动态优化建模和动态调度,并为服务工作流模型提供性能评价依据.验证表明采用该模型能够很好地满足用户的QoS要求,并且有助于提高资源利用率.     

多QoS约束的双目标最优的网格工作流调度研究*

针对当前网格工作流调度算法中大多只考虑DAG结构的网格工作流,涉及QoS参数较少或将多QoS参数聚合成一个单目标函数进行优化调度,提出了一种多QoS约束的双目标最优的网格工作流调度算法。该算法是基于AGWL网格工作流模型和改进的MOPSO算法,其目标是在满足可靠性、可利用性和声誉这三维QoS参数约束下,同时最小化两个冲突目标,即响应时间和服务费用。通过与原MOPSO所设计的网格工作流调度算法比较,该算法能获得更优的优化解。     

基于二维协调空间的网格工作流调度算法研究

传统的网格工作流模型中分布式工作流管理器之间没有合作,因此可能发生源调度冲突问题,另外,在现有的工作流调度算法中,参与工作流调度的工作流管理器依托于集中或半集中的层次式的资源信息服务体系,导致系统的扩展性差.为了解决这些问题,在文中,提出了一个分布式的协同工作流调度算法.该算法基于二维协调空间来管理网格中的工作流管理器.二维协调空间负责资源发现和协调调度等功能.该算法不仅可以避免性能瓶颈,而且可以增强系统的可扩展性和自主性.     

网格工作流引擎的设计与实现

针对传统工作流调度策略只强调任务的执行顺序、忽略任务本身相互间的逻辑关系等不足,基于GT4网格环境,以网格服务及其间的协作关系为出发点,设计并实现了用DAG(directed acyclic graph)模型描述网格工作流,并通过网格服务流语言(gridserviceflowlanguage,GSFL)形式化解析工作流的网格工作流引擎系统架构。在该架构中,设计并实现了基于Dijkstra的工作流调度算法,通过实例对该网格工作流引擎和调度算法进行了实验,实现了预期效果。     

基于遗传算法的网格服务工作流调度的研究

网格服务的提出为网格工作流的研究提供了新的契机与挑战，由网格服务组成的工作流（GSF）的调度问题是一个典型的NP问题。利用遗传算法所具有的并行性和全局解空间搜索的特点，针对网格服务调度问题，提出基于遗传算法的网格服务工作流调度算法GSFGA，并改进了遗传算法的收敛特性，通过分析实验结果证明该算法优于传统的调度算法。     

网格环境下工作流的费用-时间调度算法

开放网格服务架构（OGSA）和计算经济模型的提出，使得动态的、不同QoS的服务支持下的资源调度成为一个复杂且具有挑战性的问题。该文提出了网格环境下基于费用-时间的工作流调度算法，该算法采用动态资源选择策略适应网格计算环境下的动态性和自治性。在追求较小的工作流完成时间的同时，对费用进行了优化。模拟结果显示该调度算法符合计算网格的复杂环境，能够更好地满足不同用户的实际需要。     

网格工作流的动态贪心调度算法

有向无环图描述的工作流时间费用优化问题是计算网格中的基本难题之一。针对该问题提出一种网格工作流的动态贪心调度算法(DGS-GW)。按用户提交的截止时间和偏好因子建立数学模型,利用DGS-GW求解该模型的次优解。实验结果证明了该算法的有效性。     

一种改进的启发式网格任务调度算法

网格任务调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一。网格计算中,一个好的任务调度算法不但要考虑所有任务的makespan,使其值尽量小,同样要考虑到整个系统机器间的负载平衡问题。文章对异构计算环境下的元任务调度算法进行了分析,针对Min-min算法可能引发的负载不平衡问题,结合网格计算环境的特点,提出了一种适用于网格计算环境中的任务调度算法。     

军事网格工作流调度算法研究

针对军事网格应用及工作流的特点,提出一种基于网格工作流分割的调度算法。采用基于有向无环图的工作流建模方法,对网格工作流的相关概念进行形式化定义。在确定基本工作流之间的复合关系后,对网格工作流中的任务实施调度。实例结果表明,该算法能减少网格工作流的任务执行时间,具有较好的调度性能。     

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。     

Dependable Grid Workflow Scheduling Based on Resource Availability

Due to the highly dynamic feature, dependable workflow scheduling is critical in the Grid environment. Various scheduling algorithms have been proposed, but seldom consider the resource reliability. Current Grid systems mainly exploit fault tolerance mechanism to guarantee the dependable workflow execution, which, however, wastes system resources. The paper proposes a dependable Grid workflow scheduling system (called DGWS). It introduces a Markov Chain-based resource availability prediction model. Based on the model, a reliability cost driven workflow scheduling algorithm is presented. The performance evaluation results, including the simulation on both parametric randomly generated DAGs and two real scientific workflow applications, demonstrate that compared to present workflow scheduling algorithms, DGWS improves the success ratio of tasks and diminishes the makespan of workflow, so improves the dependability of workflow execution in the dynamic Grid environments.     

基于GRIDSIM的网格调度Min-Min算法改进研究

本文中的网格任务调度算法是在研究异构工作流系统基于OGSA网格协同任务调度的过程中,根据网格环境中资源的可用度,在特定的相依性网格任务环境下,对经典Min—Min算法进行了部分改进,提出基于资源可用度和任务相关性的相依性网格任务映射启发式算法。在作者所设计的层次网格任务调度器中得到了较好的调度效果和调度服务质量。     

基于GAPSO混合算法的网格工作流调度研究

网格工作流调度关注大规模的资源和任务调度,是一个复杂且具有挑战性的问题,它影响着网格工作流执行成功与否以及效率的高低。提出了基于遗传粒子群(GAPSO)的混合算法,引用了特殊的适应度函数,设定了动态的交叉和变异概率,并提出了动态切换算法的方法。结合各自算法的优势,在算法运行初期利用遗传算法的全局搜索能力进行优化搜索,在后期利用粒子群较强的局部搜索能力加快收敛速度。仿真结果表明该算法在执行时间方面有一定的优越性,能更有效地解决网格工作流调度问题。     

网格环境下费用约束的科学工作流可靠调度算法

网格基础设施是目前科学工作流应用规划、部署和执行的主要支撑环境.然而由于网格资源的自治、动态及异构性,如何在保障用户QoS约束下有效调度科学工作流是一个研究热点.针对费用约束下的科学工作流调度问题,为了提高其执行的可靠性,本文使用随机服务模型描述资源节点的动态服务能力并考虑本地任务负载对资源执行性能的影响,给出一种资源可靠性的评估方法,在此基础上提出一种费用约束下的科学工作流可靠调度算法RSASW.仿真实验结果表明RSASW算法相对于GAIN3,GreedyTime-CD及PFAS算法,对工作流的执行具有很好的可靠性保障.     

计算网格中基于时间均衡的并行粗粒度任务调度算法

考虑网格资源异构、自治、动态等特性,讨论本地用户具有强占优先权情况下的任务调度问题,提出了TBBS(Time-Balancing Based Scheduling Algorithm)算法.建立调度优化模型,以期望完成时间最小为目标选择执行任务的最佳资源组合.以时间均衡策略将任务分解并调度到资源上执行,减少了子任务同步时因等待而产生的延时,获得较好的并行计算性能.采用重复调度策略,适应计算网格中资源的特性.     

基于OGSA网格的分层式网格任务调度器设计

文章根据网格任务调度的需求、网格任务调度的特点,在充分分析一般网格任务调度的过程等的基础上,另外考虑到了网格计算环境的一些特点,比如虚拟化、分层次及自治的本质特征,以及在工作流任务协同需求下网格任务的资源依赖、粗粒度、重复执行等特性的前提下,改进设计了一种网格工作流任务主从式分层调度模型,并给出了调度策略和调度算法实现。该调度器模型在实际的网格工作流任务协同系统中得到了较好的应用效果。