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。     

计算网格中独立任务批模式调度映射算法研究

本文研究了计算网格中支持独立任务的批模式调度映射算法,详细介绍了极小极小算法(Min-Min)、极大极小算法(Max-Min)、最大时间跨度算法(Max-Int)三种典型的映射算法的算法原理,并结合一个具体的应用实例分析比较了三种算法的性能参数。最后针对三种映射算法的特点提出了自己的见解。     

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。     

元计算环境下的支持依赖任务的OGS算法研究

一个应用程序只有经过分解,产生若干任务后才能在元计算系统上调度和运行,论文提出了基于ＤＡＧ的,优化的分代任务调度算法ＯＧＳ,该算法为每个ＤＡＧ结点指派一个固定优先数,根据优先数过滤出互不依赖的任务,然后对这些独立任务使用先辈算法进行调度,ＯＧＳ算法不仅考虑机器就绪时间,还考虑每个任务全部先导的完成时间,这样可以减少全部参与调度的节点的空闲时间,从而优化Ｍakespan,实现表明,ＯＧＳ算法的性能优于ＧＳ和Ｂeam算法。     

元计算环境中任务调度的深入分析

文章主要对元计算环境中任务调度进行了深入分析与研究。先概述了元计算系统对于科学领域的贡献,分析了元计算环境的特点;然后对元计算环境中的调度算法进行了分类说明,并对几种典型的调度算法行了具体的分析,评价了其特点与不足之处;最后分析了新兴的元计算环境—校园级元计算环境面临的挑战,借鉴各种调度算法,提出了与之相适应的任务调度策略,对其可行性进行了分析,并简要概括了其创新性。     

异构系统中的综合性启发式任务调度算法

任务的单个属性常作为基于优先驱动的表调度算法的优先级,针对这种方法常出现优先级相同的情况,提出一个综合性启发式算法HCPFS。算法分三个优先级选择任务进行调度,从高到低依次为：关键路径上的任务、就绪任务到出口任务的路径长度和后继任务数。调度过程中,算法采用任务复制和空闲时间区段任务插入的方法。采用随机生成图法和任务图集进行了算法模拟和比较,实验数据表明HCPFS算法具有更好的调度性能。     

网格计算中一种改进的启发式任务调度算法

网格计算技术是20世纪90年代出现的新兴研究领域.网格系统由异构的资源组成.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.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.     

一种异构计算系统中考虑通信冲突的有效任务调度算法

任务调度是异构计算的核心问题之一 .现有的异构计算系统的任务调度算法基本上没有考虑任务通信时可能在同一通道中发生冲突的情况 ,因而造成任务调度的结果与实际运行结果之间的差异 .本文提出了一种异构计算系统中的基于表调度 (list scheduling)的启发式任务调度算法 ,该算法考虑了任务通信中通道冲突的情况 ,在不提高算法复杂度的同时提高了任务调度的性能 .文中还通过实例结果的比较说明了该算法的有效性     

基于网络带宽约束的网格任务调度算法研究

在对网格计算任务调度算法的研究中,分析一般适应性调度启发算法即最小一最小(Min-min)算法的不足,在最小一最小(Min-min)算法的基础上,加入考虑QoS方面主要是网络带宽因素的任务调度算法.对以上算法做了实验并指出下一步的研究方向.     

并行处理系统中的一种新的任务调度算法模型

本文提出一种新的任务调度算法,是利用改进的启发式群聚算法,对MARL－LO算法进行了改进,弥补了MARY－LO算法的不足,并增加了一些动态控制功能,较好地解决了n个处理器的分配问题。     

Framework for Task Scheduling in Heterogeneous Distributed Computing Using Genetic Algorithms

An algorithm has been developed to dynamically schedule heterogeneous tasks on heterogeneous processors in a distributed system. The scheduler operates in an environment with dynamically changing resources and adapts to variable system resources. It operates in a batch fashion and utilises a genetic algorithm to minimise the total execution time. We have compared our scheduler to six other schedulers, three batch-mode and three immediate-mode schedulers. Experiments show that the algorithm outperforms each of the others and can achieve near optimal efficiency, with up to 100,000 tasks being scheduled     

启发式算法在计划排产中的应用

面向单件生产的车间生产作业计划排产问题一直是研究的热点和难点。文中结合汽车模具行业生产管理特点和实际生产状况,针对有限能力排产问题,提出了具体的排产方法和步骤,并建立了基于启发式算法的车间作业优化排序函数。上述研究成果将提高排产的有效性,解决我国单件生产企业在计划排产中普遍存在的问题,对于加强车间生产控制和管理起到促进作用。     

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。     

网格环境下的静态启发式任务调度算法

针对网格环境中应用程序常为复杂的计算密集型的并行分布式应用程序,提出了一个新的基于复制和插入的启发式任务调度算法(duplication-and-insertion-based scheduling,DIBS),可以同时执行多个应用程序,利用决定路径对任务进行排序,缩短了应用程序总的执行时间,该算法还平衡了处理器间的负载.实验结果表明,该算法更加符合网格的复杂环境,能够更好地满足不同用户的实际需要.     

网格任务调度算法研究

网格任务调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一。本文总结了网格计算系统的体系结构和特征,分析了网格任务调度算法的基本原理和性能指标,并对各种调度策略和算法进行了分类和比较。本文为网格任务调度的研究提供了很好的参考。     

基于遗传算法的均热炉群装炉出炉调度

提出了基于遗传算法的均热炉装炉出炉调度的方法,并在调度目标中增加了对装炉优先级和过均热禁忌度等因素的考虑。仿真结果表明,该调度结果优于目前普遍使用的调度方法。这种方法能减轻调度人员劳动强度,并在一定程序上改善均热炉生产调度的性能。     

浅析网格环境中的任务调度算法

网格系统由大量异构资源组成,具有复杂、动态和自治等特点。高效的调度算法可以充分利用网格系统和处理能力,从而提高应用程序的性能。本文提出Segment Qos Min-Min RR任务调度算法,平衡了负载,提高了任务的完成时间和平均等待时间。     

New Algorithms for Disk Scheduling

Abstract. Processor speed and memory capacity are increasing several times faster than disk speed. This disparity suggests that disk I/ O performance could become an important bottleneck. Methods are needed for using disks more efficiently. Past analysis of disk scheduling algorithms has largely been experimental and little attempt has been made to develop algorithms with provable performance guarantees. We consider the following disk scheduling problem. Given a set of requests on a computer disk and a convex reachability function that determines how fast the disk head travels between tracks, our goal is to schedule the disk head so that it services all the requests in the shortest time possible. We present a 3/2 -approximation algorithm (with a constant additive term). For the special case in which the reachability function is linear we present an optimal polynomial-time solution. The disk scheduling problem is related to the special case of the Asymmetric Traveling Salesman Problem with the triangle inequality (ATSP-Δ ) in which all distances are either 0 or some constant α . We show how to find the optimal tour in polynomial time and describe how this gives another approximation algorithm for the disk scheduling problem. Finally we consider the on-line version of the problem in which uniformly distributed requests arrive over time. We present an algorithm related to the above ATSP-Δ .     

基于代理缓存的流媒体动态调度算法研究

该文研究了在Internet环境下通过代理服务器将流媒体从源服务器传输到多个客户端时的骨干网络及服务器带宽消耗问题．在分析了传统多媒体流动态调度算法不足的基础上,提出了基于代理服务器协助的补丁预取与服务调度算法(P^3S^2A)．由代理服务器通过单播连接从源服务器中获取流媒体数据,然后通过组播方式转发给客户端．同时根据当前客户请求到达的分布状况,代理服务器为后续到达的客户请求进行补丁预取及缓存．理论分析及实验结果表明,与传统的动态调度方法相比,该文提出的算法能够在不消耗更多的缓存空间的情况下,更有效地节省骨干网络的带宽资源,特别是在访问请求强度较高的情况下,效果更为突出。