函数式语言并行处理中的动态调度问题的探讨

在本文中我们主要讨论了函数式语言在多处理机系统中并行处理时的动态调度问题。首先,我们分折了两种不同的调度模型:负载均衡和负载分享的优、缺点,以及相应的几种算法。最后我们基于负载分享模型提出了我们的算法,通过模拟测试表明我们的算法具有较好的性能,有良好的实用价值。     

多处理机网络通讯调度

该文介绍一种称作优先级调度的方法，同时实现映照和路由选择。通过计算和通讯和整体性同时调度去避免共享资源竞争，这种新的调度尝试是一种动态调度，它改变了传统的静态调度方法，适用多处理机之间通讯和同步开销最小化的要求，这种技术应用领域广泛，具有良好的性能。     

一类图像并行处理的理论最优化调度方法

在图像并行处理应用中，有很大一部分并行算法是属于迭代同步的数据并行算法。这类分布式应用的子任务间需要某种形式的同步，因而要有协作调度的算法保证子任务基本上同时开始，并以同样速度执行。该文提出了一种以并行程序最短执行时间为目标的数据划分和任务协作调度算法。与其它类似算法相比，这个算法的最大特点是考虑了通信开销，因而更加符合实际的应用，更加有效。     

多星地面站设备优化调度方法研究

通过对各种动态调度方法进行分析、对比比较，提出将扩展Petri网与启发式调度规则相结合来建立多星调度模型并实现多星地面设备优化调度的方法，为解决多星地面站设备调度问题提供了新的途径。     

基于多片FPGA的双优先级动态调度算法

针对单片现场可编程门阵列(FPGA)在处理高速网络中海量数据时存在效率低下的问题,结合多处理器的双优先级调度算法,在所构建的多片FPGA并行处理的高速数据采集和处理模型上,提出一种基于多片FPGA的双优先级动态调度算法,并对处于低优先级段的强实时周期任务提出一种最早截止期临界松弛调度(EDCL)算法。根据任务的松弛度确定任务的优先级,若提升时间到达时仍未完成,则将其提升到高优先级段; 对软实时周期任务,设置在中优先级段,通过延长当前任务截止期至动态模糊阈值进行调度。实验结果表明,该算法能很好地调度强实时周期任务,保证重要任务的优先执行,并能降低由于抢占造成的软实时周期任务错失率。     

多agent动态调度控制模型

结合多agent理论和企业的生产实际，建立了一种多agent动态调度控制模型MADSCM，详细探讨了MADSCM中agent的逻辑模型和具体结构，通过引入等待时间．提出了一种可以减少协商次数的协商机制。该模型可以较好地适应生产过程中的动态变化。     

基于多智能体的动态车间调度系统

在分析车间生产调度特点的基础上,提出了基于多智能体的动态车间生产调度模型。把车间生产调度系统分为调度代理、任务代理和资源代理等。代理之间采用了基于改进的合同网的关系网模型,为解决车间加工动态调度问题提供了一种新的方法。     

基于合同网协议交互投标的动态调度方法研究

柔性制造系统使生产加工路径有很多可选性,所以调度系统必须考虑机器调度问题。分配规则调度是一种最基本、最具影响力的动态调度方法。然而,分配规则调度方法很少考虑机器顺序选择。兼顾工件选择和机器选择两方面,本文运用交互投标过程,构建基于合同网协议调度的协商规则。研究作业车间动态调度问题,提出并构建了5种合同网规则调度方法。通过实验分析结果表明,基于合同网交互投标模式的规则调度能够大大改善调度系统性能,提高设备的利用率和设备负荷平衡指标。     

Linux 的进程调度

描述了Linux进程调度的过程，Linux采用时间片轮转和可剥夺调度优先级相结合的调度策略，它把进程分成两类：实时进程和非实时进程。实时进程总是非实时进程之前运行。     

基于多Agent的作业车间模糊调度方法

应用模糊集理论和方法，对基于合同网的调度算法作了改进，形成了新的基于多Agent的模糊调度方法。     

Scheduling divisible MapReduce computations

In this paper we analyze MapReduce distributed computations as a divisible load scheduling problem. The two operations of mapping and reducing can be understood as two divisible applications with precedence constraints. A divisible load model of the computation, and two load partitioning algorithms are proposed. Performance limits of MapReduce computations are investigated. To our best knowledge this is the first time that processing applications with precedence constraints have been considered on the grounds of divisible load theory.     

Scheduling multiple divisible loads in homogeneous star systems

In this paper we analyze scheduling multiple divisible loads on a star-connected system of identical processors. It is shown that this problem is computationally hard. Some special cases appear to be particularly difficult, so it is not even known if they belong to the class NP. Exponential algorithms and special cases solvable in polynomial time are presented. M. Drozdowski’s research partially supported by Polish Ministry of Science and Higher Education.     

分布式计算机系统并行调度的探讨

分布式系统中的并行调度一直是一个十分活跃的课题.本文对系统的性能指标和调度技术予以介绍,最后总结了相关研究工作.     

基于平行Petri网的制造系统调度与控制一体化方法

为了消除制造系统调度层与控制层之间的隔阂, 实现对生产事件快速灵活响应, 本文提出了一种调度与控制一体化的方法. 首先, 定义了一种新型Petri网模型, 即平行Petri网, 从而集成地描述了传感器、执行器、任务和资源信息, 构建制造系统的信息物理系统模型; 其次, 提出了一种从平行Petri网到赋时Petri网的抽象简化方法, 大规模压缩优化调度所需搜索的状态空间; 再次, 定义了策略Petri网以描述最优调度策略. 最后, 给出了平行Petri网与策略Petri网同步执行算法, 使得平行Petri网与物理系统同步执行.     

具有最大作业延迟的生产调度优化算法及仿真

成组作业优化调度问题中的作业根据其加工特点要求可分成若干作业类。同一类的作业连续加工，其后的作业不需要机器设置花费，而不同类的作业连续加工，其后的作业需要机器设置花费。当优化目标是最大作业延迟时，单机成组作业优化调度是HP—hard。本文在利用优化性质的基础上，提出了一种适于大规模优化调度问题的多项式时间算法。仿真实验表明该算法具有良好的性能。     

基于有色Petri网的工作流阶段性调度

工作流的合理、有效调度有利于改善整个工作流系统的性能,从而提高业务流程的执行效率。静态调度有利于在静态环境下达到全局调度的最优,但不能有效地处理工作流的动态不确定性。而动态调度在考虑工作流的动态不确定性的同时,优化每个任务的调度方案,但很难达到所有任务的全局最优。在总结静态调度和动态调度两种方法各自的优缺点的基础上,本文提出了一种基于有色Petri网的工作流阶段性调度方法。该方法能够妥善地处理工作流的动态性和不确定性,并在静态全局最优和动态单个最优之间达到较好的均衡。仿真实验说明了该方法的有效性和优越性。     

一种求解多处理机调度问题的a-平坦化调度算法

在分析多处理机调度问题的基础上,提出了α-平坦的概念,并将其引入到多处理机调度问题中;基于此,提出了一种新的基于α-平坦的求解多处理机调度问题的算法。算法首先对作业集合做平坦化处理,然后再对处理后所得的新问题进行求解,最终获得原调度问题的一个近似解。实验结果表明,通过该算法可以求得较好的结果,相对于其它启发式算法,该算法具有较好的稳定性。     

Lower bounds on precedence-constrained scheduling for parallel processors

We consider two general precedence-constrained scheduling problems that have wide applicability in the areas of parallel processing, high performance compiling, and digital system synthesis. These problems are intractable so it is important to be able to compute tight bounds on their solutions. A tight lower bound on makespan scheduling can be obtained by replacing precedence constraints with release and due dates, giving a problem that can be efficiently solved. We demonstrate that recursively applying this approach yields a bound that is provably tighter than other known bounds, and experimentally shown to achieve the optimal value at least 90.3% of the time over a synthetic benchmark.We compute the best known lower bound on weighted completion time scheduling by applying the recent discovery of a new algorithm for solving a related scheduling problem. Experiments show that this bound significantly outperforms the linear programming-based bound. We have therefore demonstrated that combinatorial algorithms can be a valuable alternative to linear programming for computing tight bounds on large scheduling problems.     

基于Petri网的虚拟企业建模与调度

在分析现有虚拟企业建模及其调度方法的基础上,探讨了基于一种扩展Petri网模型的虚拟企业建模和调度方法,给出了T时延广义自控网的形式化定义和变迁规则。根据虚拟企业项目的特点,描述了基于T时延广义自控网的虚拟企业建模过程。基于所建立的虚拟企业项目模型,分别针对时间最短与费用最小两个调度目标,设计了A*算法以实现虚拟企业项目调度方案求解。实例分析验证了所提模型及调度算法的有效性。