异构环境中Fork-Join任务图的调度算法

目前已有的Fork-Join任务图的调度算法大多假定处理机为同构的,而没有考虑实际应用中处理机的异构性以及节省处理机的问题,导致算法在具体应用中效率较低.因此,对Fork-Join任务图的调度问题进行研究,提出了一个基于异构环境的贪心调度算法,该算法具有高的加速比和总体效率,其时间复杂度为O(v~2),其中,v表示任务集中任务的个数.实验结果表明,相比其它算法,该算法具有较短的调度长度、较短的完成时间,使用的处理机数较少,具有更强的实用性.     

一个有效的Join任务图的调度算法

已有的Join任务图的调度算法大多不是基于通信竞争的环境而开发,且未考虑节省处理机的问题,使算法的应用效果不佳.因此,针对Join任务图,提出一个通信竞争环境的调度算法,该算法因串行通信边而改善其调度效率,时间复杂度为O(vlogv),其中,v为图中任务的个数.实验结果表明,与其他算法相比,该算法的调度长度较短且使用的...     

通信竞争环境中Join任务图的一个调度算法

Join任务图是一种并行处理的基本结构。目前已有的Join任务图的调度算法大多忽略了通信链路的竞争、延迟以及节省处理机的问题,导致算法在实际应用中效率较低。针对这一问题,提出一个基于通信竞争的Join任务图的调度算法,该算法通过对各通信边的串行化而在任务调度中集成通信竞争,其时间复杂度为O(vlogv),其中v表示图中的任务数。实验结果表明,相比其他算法,该算法就调度长度、使用的处理机数、加速比和效率而言为优,具有更强的实用性。     

调度Fork-Join任务图的贪心算法

任务调度算法的目标是把组成并行程序的一组任务分配到多个处理器以使得程序的完成时间最短,这是一个NP完全问题.虽然许多算法在任务满足某些条件时能产生最优调度,但大多都忽略了节省处理器个数和最小化程序总的完成时间等问题.Fork-Join结构是一种并行处理的基本结构.因此,专门针对Fork-Join任务图,提出了一个能产生最优调度的新的贪心调度算法,该算法具有高的加速比和总体效率,时间复杂度为O(v2),其中,v表示任务集中任务的个数.实验结果表明,相比其它算法,该算法具有较短的调度长度、较短的完成时间,使用的处理器数较少.     

一个调度Fork-Join任务图的新算法

任务调度是影响工作站网络效率的关键因素之一.Fork-Join任务图可以代表很多并行结构,但其他已有调度Fork-Join任务图算法忽略了在非全互连工作站网络环境中通信之间不能并行执行的问题,有些效率高的算法又没有考虑节省处理器个数的问题.因此,专门针对该任务图,综合考虑调度长度、非并行通信和节省处理器个数问题,提出了一个基于任务复制的静态调度算法TSA_FJ.通过随机产生任务的执行时间和通信时间,生成了多个Fork-Join任务图,并且采用TSA_FJ算法和其他调度算法对生成的任务图进行调度.结果表明,     

同构环境中Join任务图的一个调度算法

任务调度问题是一个NP完全问题。Join结构是一种并行处理的基本结构,虽然许多算法对Join任务图能产生最优调度,但大多都忽略了节省处理机个数和最小化程序总的完成时间等问题。因此,专门针对Join任务图,提出一个能产生最优调度的同构贪心调度算法,该算法具有高的加速比和总体效率,时间复杂度为O（v2）,其中,v表示任务集中任务的个数。实验结果表明,相比其他算法,该算法具有较短的调度长度、较短的完成时间,使用的处理机数较少。     

基于异构环境的Out-Tree任务图的调度算法

分布式应用程序的有效调度是异构计算系统中的一个关键问题。目前已有的Out-Tree任务图的调度算法大多基于同构环境而开发,未考虑处理机的异构性,导致调度的效率较低。针对异构计算环境,提出一个基于列表和任务复制的Out-Tree任务图的静态启发式贪心调度算法,其时间复杂度为O(hv^2p),其中h、v和p分别表示任务图的高度、任务个数和调度使用的处理机个数。实验结果表明,相比其他算法,该算法能提供调度长度较短、处理机使用较少的有效调度,其应用性更强。     

一个调度Fork-Join任务图的最优算法

Fork-Join任务图是一种并行处理的基本结构.虽然许多算法在任务满足某些条件时能产生最优调度,但往往没有考虑节省处理器个数和减少任务集的总完成时间,从而降低算法的加速比和效率.因此,提出一种基于任务复制的平衡调度算法,其时间复杂度为O(vq+vlogv),v和q分别表示任务集中任务的个数和使用的处理器个数.通过分析已用处理器的负载和空闲时间段,把任务尽量分配到已用的处理器上以均衡负载,从而提高其利用率.实验结果表明,该算法的加速比和总体效率优于其他算法.因此,该算法对于高性能应用程序的调度是一个较好的选择.     

基于超立方体的静态任务调度

该文给出一个基于超立方体的静态任务调度算法.在算法的设计中,首先建立了任务优先级表和处理机优先级表,任务在调度时总是顺次调度高优先级任务,然后再从处理机优先级表中选择能使该任务最早开始执行的处理机.最后,分别给出了基于LU分解的任务图与随机生成的任务图的调度结果.     

一种基于负载均衡性的网格任务调度算法

针对二分图匹配算法在任务之间存在时序关系时无法进行有效调度以及EFT算法没有充分考虑各处理机性能及网络通信状况的问题,提出基于二分图匹配的改进ETF算法。该算法综合考虑任务之间的时序关系、处理机的性能、处理机之间的通信情况及已处理任务的调度情况,利用二分图最佳匹配思想对局部任务进行调度。实验表明该算法具有较小的调度长度和较好的负载均衡性。     

一个调度Out-Tree任务图的新算法

Out-Tree任务图代表分治算法的一大类问题。本文专门针对该类任务图，提出了一个新的调度算法。它利用fork结构的最优调度为各任务定义优先级，准确的反映了任务对调度的影响，保证了任务的正确调度顺序，得到优的调度长度。并在不改变调度长度的情况下，将结点尽可能地分配到已用处理器上，节省了处理器。实验表明，本文算法的调度性能优于现有同类算法。     

一种调度In-Tree任务图的算法

In-Tree任务图可用来表示归并、求和等分治算法的很多问题,该文针对这种任务图提出一种分层调度算法,利用队列存放被调度的任务,在同层任务调度中,优先把前驱不为空的任务调度到其一个前驱处理器上执行,只有前驱为空的任务才考虑是否分配新的处理器。实验表明,与以前的算法相比,该算法在调度长度相当的情况下,使用了更少的处理器。     

对地观测卫星任务规划的实践及发展

卫星任务规划是卫星地面系统的核心技术之一。本文立足于对地观测卫星任务规划技术的工程应用,结合多年卫星地面系统研制及管理实践,对卫星任务规划的研究与应用现状及其未来发展趋势进行综述。本文强调了可靠性、可控性、可理解性等概念,以及规划架构设计在任务规划研究中的重要性。在此基础上,着重阐述和分析了应急卫星任务规划、多系统协同任务规划、高低轨卫星联合任务规划、低轨组网卫星任务规划一体化、星地协同任务规划、基于机器学习的任务规划等技术挑战,最后就技术挑战进行了总结和展望。     

数据交换平台的任务调度模型设计

为完善辽河流域水体污染控制与治理体系,在辽河流域不同的管理信息系统异构数据源间进行数据交换与共享,需要构建一个数据交换平台.任务调度是数据交换平台的核心部分,主要功能是解析任务模型,动态集成平台资源,驱动整个平台运行.基于辽河流域数据交换平台的系统架构与问题需求,提出一种任务模型,并对系统中任务进行分类,从而引出数据交换平台中的任务调度问题及目标.设计了一个适用于异构数据源间进行数据交换的任务调度模型,阐述了该模型的工作原理及各个部件的主要功能,该模型采用优先级策略来保证任务实时性.最后,通过Java并发机制进行实验模拟,证明了该模型的有效性.     

一种全局较优的静态任务调度算法

针对现有任务调度算法优先级选取过于单一所产生局部较优调度结果的问题,从全局较优出发,提出一种先分层后分支决定优先级的静态任务调度算法—HGCOTS算法。该算法考虑了任务间较大的通信开销和冗余任务对异构CMP任务调度效率的影响,通过综合区间插入和任务复制技术最大限度地降低了任务间的通信开销,对冗余任务进行删除,明显提高了任务调度效率。使用随机生成图进行模拟实验,与其他算法相比,新算法具有更小的调度长度。     

面向物联网终端的任务相关性调度策略

对于具有相关性的任务,调度顺序不合理将影响任务的执行时间和实时性。结合物联网终端任务间依赖关系复杂的特点提出了一种利用任务相关性的调度策略。该策略设计了以作业轮询组为主体的任务模型,根据任务时限建立了优先级因子矩阵作为任务调度的凭据,对于周期任务,在每个任务执行完毕后生成,以任务相关性为参数的增量矩阵用以动态修改任务优先级,使前驱任务能优先执行;对于非周期任务采用了构建临时作业轮询组的方式进行抢占调度。测试结果表明,该策略能够有效减少具有相关性的周期任务集执行时间和调度失败次数,缩短非周期任务响应时间。     

提高卫星服务寿命的任务规划方法研究

基于组网卫星协同工作规划可提高复杂任务处理的基础上,本文探索降低规划风险,提高卫星服务寿命的卫星任务规划方法.从提高卫星服务寿命角度,建立用于描述资源使用期望的目标规划模型;建立卫星任务规划模型,在任务方案与资源使用中考虑了规划风险要素,并将资源使用目标模型引入到任务规划模型中,以期在规划中同时优化卫星服务寿命要素;基于邻域贪心扩展改善遗传禁忌求解算法,并运用分布并行技术提高工程实用性;利用STK提供基础仿真数据,对模型与算法进行了验证.     

On Task Scheduling Accuracy: Evaluation Methodology and Results

Many heuristics based on the directed acyclic graph (DAG) have been proposed for the static scheduling problem. Most of these algorithms apply a simple model of the target system that assumes fully connected processors, a dedicated communication sub-system and no contention for the communication resources. Only a few algorithms consider the network topology and the contention for the communication resources. This article evaluates the accuracy of task scheduling algorithms and thus the appropriateness of the applied models. An evaluation methodology is proposed and applied to a representative set of scheduling algorithms. The obtained results show a significant inaccuracy of the produced schedules. Analyzing these results is important for the development of more appropriate models and more accurate scheduling algorithms.