QoS约束下基于双向分层的网格工作流调度算法

为使网格工作流的执行满足用户QoS要求,应用有向无环图描述工作流,并分析其中的关键活动,把用户对工作流的整体QoS约束分割为对单个任务的QoS约束.以此为基础,提出了一种基于双向分层的网格工作流调度算法Q-TWS.该算法通过对工作流正向分层和逆向分层,可以方便并准确找到任务之间的并行关系.Q-TWS可最大程度放松对任务执行时间的约束,在增加调度灵活性的同时又满足用户的QoS要求.实验表明,Q-TWS算法与TL算法相比,在同样的截止时间约束下,工作流执行时间较短,且工作流执行费用较小.     

多QoS约束网格作业调度问题的多目标演化算法

针对网格计算中的多QoS约束网格作业调度问题,以独立作业为研究对象,将其规约为多目标组合最优化问题．通过深入剖析多目标最优化理论及其演化算法,结合网格作业调度自然特征,提出了一种解决多QoS约束网格作业调度问题的多目标演化算法．该算法求解多个QoS维度效用函数指标的非劣解集,尝试解决多管理域间网格用户、资源管理者等网格实体的多目标协同问题．仿真结果表明,在时间维度、可靠性维度、安全性维度QoS效用值等用户级QoS指标,以及丢弃作业数等系统级指标方面该算法与QoS-Min-min和QoS-Sufferage等同类算法相比具有较好的综合性能．     

QoS约束云环境下的工作流能效调度算法

云环境可以为大规模工作流的执行提供高效、可靠的运行环境,但工作流执行时带来的高能耗不仅会增加云资源提供方的经济成本,还会影响云系统的可靠性,并对环境产生不利影响。为了在满足用户截止时间QoS需求的同时降低云环境中工作流调度的执行能耗,提出一种工作流能效调度算法QCWES。该算法将工作流的能效调度方案求解划分为3个阶段:截止时间重分配、任务调度选择排序以及基于DVFS的最佳资源选择。截止时间重分配阶段旨在将用户定义的全局工作流截止时间在各个任务间进行重分配,任务调度选择排序阶段旨在通过自顶向下的任务分级方式得到任务调度序列;基于DVFS的最佳资源选择阶段旨在为每个任务选择带有合适电压/频率等级的最优目标资源,在满足任务的子截止时间的前提下使总体能耗达到最小。通过随机工作流和基于高斯消元法的现实工作流结构,对算法的性能进行仿真实验分析。结果表明,所提算法可以在满足截止时间约束下降低工作流的执行能耗,实现用户方的QoS需求与资源方的能耗间的均衡。     

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。     

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。     

基于多QoS约束的数据网格任务调度算法研究

针对数据网格环境下的多QoS约束任务调度问题,提出了一种基于最早完成时间与QoS相识度的数据网格任务调度算法(data grid task scheduling algorithm based on Min-min and QoS similarity,MS-GTSA).该算法将最早完成时间与S-GTSA算法相结合,在任务调度过程中,选取任务QoS约束与资源QoS匹配最佳,且完成时间最早的一项优先进行调度.在满足任务最佳QoS匹配的同时,时间跨度得到了较大的改善.仿真结果表明,该算法有效降低了任务调度的时间跨度,在综合性能上较S-GTSA算法有所提高.     

网格工作流调度算法研究综述*

作为一个NP完全问题,通常采用启发式算法来解决网格工作流调度。首先对网格工作流调度算法进 行了分类,然后对其典型算法进行了分析和讨论,并阐述了一些典型网格工作流调度系统,最后指出了现有算法 中的一些不足之处,展望了该领域的进一步研究方向。     

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。     

一个市场驱动的QoS网格工作流任务调度算法

网格调度关系到整个网格任务运行的效率,因此在网格的研究过程中,已经提出了很多调度算法.但这些算法大部分是对元任务(Meta-task)进行调度,很少是针对关联任务的.在考虑用户QoS(Quality of Service)需求的情况下,提出了一个市场驱动的QoS网格工作流任务调度算法.仿真实验结果表明了该算法的合理性和有效性.     

网格计算中一种改进的工作流调度算法

网格计算中如何有效地实现工作流的调度问题是目前的研究热点。文中综合考虑了资源节点的动态负载和服务能力,提出了一种改进的调度算法（AWSA）。该算法首先对任务的优先级进行降序排列,然后依次为它们选择具有最大截止时间约束的服务站点作为其候选资源,最后,依据资源站点的任务分配情况和负载变化趋势,白适应地实现从任务资源请求到站点的映射。仿真实验结果表明,文中方法是有效的,在作业拒绝率和作业调度长度方面,AWSA的性能要优于已有的方法。     

基于多QoS目标的工作流任务调度算法

根据工作流任务的结构特点对其进行分区,按照任务量和通信量将总工作流截止日期和总工作流花费分为每个任务分区上的子截止日期和子花费,在考虑用户多个QoS要求及工作流任务间通信时间的基础上,提出基于信任与花费的综合效益函数,给出信任与花费权值的确定方法以及一个以综合效益最优为目标的调度算法——TCD,算法通过追求局部最优达到全局多目标优化调度。与其他算法的比较表明,该算法服务拒绝率最多可降低15%,能较好地满足用户多QoS要求。     

网格市场中一种模糊决策的多维QoS批调度方法

网格市场环境下,用户的服务质量(QoS)需求更加多样化;更多普通用户加入网格市场,难以提供精确的QoS需求信息.因此,基于用户模糊QoS需求的调度算法成为网格市场中研究的热点.多维QoS网格调度的形式化描述,利用模糊决策理论有效地将用户模糊的QoS需求的映射到网格资源,利用AHP算法确定用户关于多维QoS各维度之间的权重关系,给出一种模糊决策的多维QoS的调度方法.实验表明,模糊决策的多维QoS批调度算法在不需要用户提供精确的QoS参数前提下,有效满足用户QoS需求.与现有的QoS批调度方法相比,该算法具有较好的一次作业完成率,且作业完成率波动较小.     

一种网格工作流动态调度算法

由于网格系统异构和资源动态变化,网格工作流多个任务对资源的不同需求,以及任务之间的时序、因果和数据依赖关系,使得网格工作流调度问题非常复杂,低性能的资源和任务调度策略,将会增加任务的执行时间并降低整个网格系统的吞吐量。本文针对网格工作流的特点提出了一种动态调度算法,该算法追求优化执行时间和系统负载均衡的双重目的,最后通过实验验证了该算法的可行性和优越性。     

时间约束下可靠性增强的网格工作流调度算法

如何在动态性极强的网格环境中有效调度工作流应用并满足用户的QoS需求是一个难题.传统的基于资源静态特征的启发式调度算法或预留策略缺乏对资源动态服务能力的有效评估而无法保证工作流应用的截止时间约束.本文采用随机服务模型建模网格资源的动态性能并考虑资源内处理单元失效的情况.利用生灭过程描述资源节点中处理单元数目的变化情况并给出了资源节点在任务截止时间内的可靠性评估方法.在此基础上,提出一种可靠性增强的网格工作流调度算法RSA_TC.实验结果表明RSA_TC算法相对于DSESAW和PFAS算法,能有效保证用户截止时间的要求,对动态网格环境有较好的自适应性.     

基于GA-SA算法的网格工作流调度

对用于网格工作流调度的遗传模拟退火(GA-SA)算法进行改进.在GA算法部分结合了基于阈值的动态交叉和变异概率, 并通过动态的调节近邻子集的大小,提高收敛速度,有效防止种群早熟现象,通过实验验证该算法的可行性和有效性.     

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。