一种改进QoS的网格资源多维性能调度算法

网格环境下,由于资源的异构性和动态性,任务调度已扩展为多个任务在位于不同节点的异构资源上调度,任务调度的性能直接影响到计算网格的服务质量.为提高任务调度质量,在构建网格资源映射模型的基础上,结合资源多维性能,提出丫一种改进Qos的网格资源多维性能调度算法MQMPGR,并且给出了与模型相对应的进行任务调度所需要的算法伪码.通过在Gridsim环境下的分析与比较.仿真结果证明其优于传统的任务调度算法.     

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。     

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。     

一种基于蚁群算法的网格任务调度方法

网格资源具有动态变化,广域分布及系统异构的特性,如何分配调度这些资源成为网格计算研究领域一个重要研究课题。国内外在网格任务调度研究上已经做了大量工作,但是这些算法大多是基于计算网格的,不能很好的适应服务网格环境下存在任务相关性的调度,同时在适应网格的动态性、异构性上也存在不足。针对目前网格调度机制存在的问题,提出了一种基于蚁群算法的服务网格任务动态调度方法,仿真实验结果表明该算法具有较好的性能和自适应性。     

资源灰预测的反馈任务调度算法

为了达到网格环境下任务调度时的负载平衡,针对此环境下的资源的自治性、异构性和分布性等特性,利用改进的灰预测模型GM(1,1)预测方法,设计了资源实时预测模型,可在较小的开销下取得满意的负载平衡。基于该模型的资源灰预测反馈任务调度算法RGP-FB是把资源预测融入到网格环境下的任务调度策略中,从而使系统调度的综合效率提高。仿真实验证明了该算法的合理性和有效性。     

混合算法在网格任务调度中的应用研究

研究网格任务优化调度问题,针对需求的复杂和网格系统具有异构性和动态性,导致网络任务调度过程相当困难.传统调度算法调度效率低、资源负载不平衡.为了提高任务调度效率,降低资源负载不平衡性,提出一种混合的网格任务调度优化算法.首先采用遗传算法全局搜索能力快速形成初始解,然后将遗传算法的调度结果作为蚁群算法的初始信息素分布,最后利用蚁群算法所正反馈性机制迅速地形成任务调度的最优解.仿真结果表明,混合算法减少网格任务调度系统任务完成时间,提高了任务调度效率,为网格设计提供了依据.     

混沌粒子优化算法在网格任务调度的应用

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,导致传统网格任务调度算法的调度效率,网格负载严重不平衡.结合粒子群的快速性和混沌的遍历性优点,提出了一种基于混沌粒子群优化算法(CPSO)的网格任务调度优化方法.首先建立网格任务调度问题的数学模型,然后采用CPSO对其进行求解,通过混沌变量产生优化粒子群,加快网格任务调度求解速度.仿真结果表明,CPSO提高了资源调度效率,网格负载更加均衡,具有较好的应用价值.     

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。     

一种快速的网格任务调度算法的设计

网格任务的执行环境具有动态性、分布性等特征,为了能顺利完成任务并使其具有较好的执行效率,需要一种有效的策略来进行任务的调度.结合信息处理的特点,提出一种快速有效的网格任务调度算法.该算法采用历史信息预测任务的执行时间,根据任务的截止时间要求对子任务进行合理分组.最后,给出了该算法在网格模拟器上的测试结果,并与一些算法进行了比较.结果表明,本算法对大作业以及截止期限紧急的作业具有较好的调度效果.     

一种基于预测的反馈网格作业调度模型*

网格计算中的资源是动态和异构的,常规的静态作业调度方法不适宜网格计算环境,对于网格计算中一类并行计算的有效执行有赖于网格资源（CPU和网络带宽等）与作业的有效匹配。提出了一种基于资源预测结果对作业进行调度的策略,首先阐述了网格主机负载预测的研究成果——IAR模型,并提出了一种预测网络带宽的工具——网络性能平面,利用资源预测结果构造了一种反馈作业调度模型并对一类基于时间平衡的作业进行实验。结果表明,该模型在与其他诸多方法比较中,取得了执行时间较短和稳定性较好的效果。     

一种基于任务响应时间预测的网格调度算法的研究

针对网格环境下计算节点的自治性、异构性、分布性等特征,提出了一种动态的基于任务响应时间预测的调度算法。该调度方法依据历史数据和最近访问过计算节点的任务请求提交时间、任务完成时间、网络通信延迟等信息,预测计算节点将来的任务响应时间,将任务提交给轻负载或性能较优的计算节点完成。实验结果表明,该方法不但可以有效减少不必要的延迟,而且在任务响应时间、任务的吞吐率及任务在调度器内等待被调度的时间方面比随机调度等传统算法要优。     

一种基于QoS的自适应网格失效检测器

失效检测器是构建可靠的网格计算环境所必需的基础组件之一.由于网格中存在大量对失效检测有着不同QoS需求的分布式应用,对于一个网格失效检测器来说,为保持其有效性和可扩展性,应该既能够准确提供应用程序所需的失效检测QoS,又能够避免为满足不同QoS而设计多套失效检测器所产生的多余负载.基于QoS基本评价指标,采用PULL模式主动检测策略实现了一种新的失效检测器--GA-FD(adaptive failure detector for grid),可以同时支持多个应用程序定量描述的QoS需求,不需要关于消息行为和时钟同步的任何假设.同时,证明了GA-FD在部分同步模型下可实现一个◇P类的失效检测器,并给出了相应的实验及数据.     

树型网格计算环境下的独立任务调度

任务调度是实现高性能网格计算的一个基本问题,然而,设计和实现高效的调度算法是非常具有挑战性的.讨论了在网格资源计算能力和网络通信速度异构的树型计算网格环境下,独立任务的调度问题.与实现最小化任务总的执行时间不同(该问题已被证明是NP难题),为该任务调度问题建立了整数线性规划模型,并从该线性规划模型中得到最优任务分配方案??各计算节点最优任务分配数.然后,基于最优任务分配方案,构造了两种动态的需求驱动的任务分配启发式算法:OPCHATA(optimization-based priority-computation heuristic algorithm for task allocation)和OPBHATA(optimization-basedpriority-bandwidth heuristic algorithm for task allocation).实验结果表明:在异构的树型计算网格环境下实现大量独立任务调度时,该算法的性能明显优于其他算法.     

网格环境下一种可调目标的启发式调度策略

针对网格环境下不同类型的任务执行时间相差较大的问题,提出了基于任务平均执行时间的忍耐度的概念,重新构造了启发式规则,体现了任务QoS的要求;并将这种服务质量的需求与任务完成时间相结合,给出了一个可调节的局部目标函数,实现了一种基于任务完成时间和任务服务质量的启发式调度算法OA-Sufferage;最后,给出了服务率(service ratio)的概念和定义,定量地衡量任务得到的服务质量.实验结果表明,该策略优先调度那些等待时间相对于执行时间较大的任务,提高了任务的服务率;而且可以通过调节局部目标函数中的偏好因子(preference factor),追求任务完成时间和QoS的不同目标,更加适合开放复杂的网格环境.     

基于QoS参数综合模型的网格资源选择优化

QoS是网格任务执行的基本保证,针对网格资源选择中复杂的QoS参数处理过程,将QoS参数按照用户的关心程度进行分类,提出了一种简化的参数处理模型,设计了支撑该模型的QoS体系结构,给出了优化资源调度过程的算法。实验表明,该模型提高了系统吞吐量和资源匹配成功率,缩短了任务的平均完成时间,最终实现了整个系统资源利用率的提高。     

基于任务-资源分配图优化选取的网格依赖任务调度

任务调度是网格应用系统获得高性能的关键.网格计算中一个大型的应用程序往往被分解为具有依赖关系的多个任务.在资源个体差异较大、广域互连的网格环境下任务间的依赖关系对传统的调度策略提出了新的挑战.任务调度的主要工作是为任务分配资源以及确定任务的执行次序,将依赖任务的可能的资源分配方案表示为任务-资源分配图（T-RAG）,在该图的基础上提出了基于T-RAG优化选取的依赖任务调度模型,将依赖任务调度问题转化为图的优化选取问题,解析最优任务-资源分配图可以同时确定资源分配方案和任务的执行次序即为最优调度方案.最后,实现了基于该模型的任务调度算法,该算法与ILHA算法的对比分析表明,在资源差异较大及任务间存在大量数据传输的情况下所提出的算法更优.     

一种基于Cache的网格任务反馈调度方法

网格调度的目标提高网格资源的利用率、改善网格应用的性能,它是网格中需着力解决的问题之一.目前,围绕着网格中的任务调度算法,国内外已做了大量的研究工作,先后提出了各种调度算法.但是,这些调度算法不能很好地适应网格环境下的自治性、动态性、分布性等特征.针对目前网格调度机制存在的问题,提出了一种动态的网格调度技术--基于Cache的反馈调度方法(cache based feedback scheduling,简称CBFS).该调度方法依据Cache中所存放的最近访问过的资源信息,如最近一次请求提交时间、任务完成时间等信息进行反馈调度,将任务提交给负载较小或性能较优的资源来完成.实验结果表明,CBFS方法不但可以有效减少不必要的延迟,而且在任务响应时间的平滑性、任务的吞吐率及任务在调度器等待调度的时间方面比随机调度等传统算法要好.