面向任务类型的资源负载平衡算法-TOSA

文中讨论了一种分布式系统的负载平衡方法,并据此完成了一种区分任务类型的调度平衡算法。调度时,首先将任务按照其所占用的系统资源比例进行分类;然后通过在线计算对系统节点按照负载状况进行类型划分;最后,在负载最小的节点类中按照均匀概率随机选择一个节点作为任务调度的对象。算法还考虑了调度时可能发生的倾泻现象,给出了避免的方法。     

稳定分布式调度算法中任务的优化分配

在分布式计算机系统上通过动态重新分布系统中的工作负载,显著提高其性能是分布式系统领域里最热门的课题．本文通过提出一种启发式稳定算法,分析了在分布式计算机系统中实现负载平衡的难点,完善了一种基于常规分布式系统的负载平衡,扼要说明了负载平衡的特征、功能与前景．     

改进的分布式系统负载平衡策略

针对服务器计算能力及带宽等方面的异构性导致的系统负载不均衡问题,提出了一种改进的分布式系统负载平衡策略.将模糊综合评判理论运用到服务器性能评价中,选出性能最佳的服务器,使负载均衡,提高了分布式资源的利用率.实验结果表明,运用此策略可以准确地选出最佳服务器.     

分布式网络环境下的负载平衡原理及算法

在分析服务器集群负载平衡的特点的基础上，针对集中式负载平衡调度，提出了LT1算法，并给出算法实现的过程和算法效率评估的具体方法。为了解决该算法中接近临界状态时性能急剧下降的问题，进一步提出改进算法LTI ，以判别和避免集群进入临界状态。此算法有效地提高了分布式网络资源的利用率。     

基于机器负载平衡求解非标准Job-Shop调度问题的算法

针对加工工序的设备是多台具有相同加工能力的机器集合的非标准Job—Shop调度问题，利用机器负载平衡的思想构造目标函数，提出了非标准Job—Sbop调度算法，经对工序加工过程的复杂性分析可知，该算法的时间复杂性较低，试验结果相对其他算法更加优化。     

一种有效的嵌入式系统动态负载平衡算法

提出的负载平衡算法改变了结点传递的实际负载信息,使修改后的负载信息能体现出结点及其周边结点的负载形势,以此弥补了相邻结点负载平衡算法的不足,并将其应用在嵌入式多处理器系统上．结果表明了该方法的正确性与可行性．     

IEEE802.16网络动态自适应区分服务算法

针对IEEE802.16MAC协议中的调度机制不能提供流媒体业务区分服务的问题,提出了一种基于服务类别优先级的链路带宽自适应分配调度PDA-DFPQ算法。该算法分为两级调度架构,第一级是不同业务间的调度,采用服务质量优先级策略,高优先级服务类分配合适的带宽,以保障实时业务对最大时延限定的要求;第二级是同种业务内的调度,采用自适应调整机制,根据队列长度和分组数动态设置权值系数,以保障不同用户对公平性和非实时业务对吞吐量的要求。仿真结果表明:与DRR和RED-DFPQ算法相比较,改进的一级调度算法能降低时延,解决实时性问题;改进的二级调度算法能均衡用户速率,提高网络吞吐量和公平性,解决突发性问题。     

一类面向任务的快速调度算法的研究

为了迅速有效求解作业车间大规模调度问题,克服常规调度算法求解时间长、效率低下、只能适应小规模系统求解的缺点,提出一种基于快速搜索可行调度时间的面向任务的调度算法.该算法依据某一调度目标计算每道工序的可行调度时间,将不同的操作以顺序加工或逆序加工的方式分配至给定能力约束的机器上,通过储存和不断更新每台设备有效调度时间缓冲区的方法,减少工序在每台设备上可行调度的搜索时间,较大地提高了计算效率.仿真结果验证了该算法为解决大规模调度和实时调度问题提供了崭新的思路.     

基于802．11的自治负载平衡算法

针对高密度大流量的无线局域网,提出了一种快速可靠的自治负载平衡机制,并使用仿真软件NS2模拟VoWLAN环境,对比使用自治负载平衡算法前后端到端延时及网络总吞吐量情况.自治负载平衡算法考虑了信道的使用、无线设备的空间分配以及用户的QoS需求.该算法的自治性由信息标准保证.     

多目标迁移机制的动态负载平衡算法

针对并行计算中的负载失衡现象.提出一种新型动态负载平衡算法.将重载节点和轻载节点间需要交流的进程数目信息包括在负载平衡消息中,并视情况扩展目标节点的搜索范围.使重载节点能在算法的一次执行中外迁进程到多个目标节点,还提出 3条规则以减少消息传播的路由耦合现象.通过矩阵运算和求素数这 2个典型的并行计算实验,比较了 4种动态负载平衡算法的性能.结果表明,提出的算法因多目标迁移机制而具有最少的迭代执行次数,并能在一次执行中发现最多的轻载节点,有效缩减了系统对计算密集型任务的平均响应时间.     

基于DAG图的任务调度算法

描述了一种基于有向非循环图（ＤＡＧ）的任务调度算法,该算法将整个计算任务分解成为一个ＤＡＧ图,根据ＤＡＧ图计算出每个子任务的最早开始时间,然后根据每个子任务的最早开始时间和处理机的数量进行调度。该算法可以实现子任务集在ＤＡＧ图限制下的最优调度。     

一种能耗约束的多核系统任务调度算法

不同的任务调度算法将任务分配在不同的处理单元,会产生不同的能耗。在基于片上网络的多核系统中,将任务分摊到所有处理器核能提高系统利用率,但导致大量的簇间通信,增加数据传输能耗。本文在对系统能耗进行建模的基础上,提出一种能耗约束的任务调度算法。该算法结合任务间依赖关系,动态计算任务分配时产生通信开销最小的簇和系统利用率最大的簇,通过计算在相应簇上产生的系统能耗,选择产生系统能耗小的分配方案以平衡系统利用率和簇间通信开销。仿真实验结果证明,算法在减少了簇间通信开销并提高系统利用率的同时,降低了系统能耗。     

一种负载感知的异构MPSoC任务调度算法

处理器核的异构性、运行时负载和任务间依赖关系,是影响异构MPSoC任务调度算法性能的关键因素。该文提出了一种负载感知的异构MPSoC任务调度算法,在满足任务间依赖关系的前提下,根据计算开销和通信负载将待调度任务集划分为任务子集。在考虑处理器核负载状态的基础上,通过赋权二部图最大权匹配,将任务子集调度到适载的处理器核上运行,提高了待调度任务集总执行效率。仿真实验结果表明,该算法有效降低了任务集的调度长度,提高了处理器核的利用率。     

基于推荐机制的人机交互任务调度算法

人机交互任务调度是信息处理系统需要应对的困难之一．基于推荐机制,提出了一种新型的人机交互任务调度算法;该算法从操作序列中发现和抽取调度信息,根据操作员的处理能力／兴趣和任务的特征进行调度,采用推荐方法发布／管理任务．验证实验表明该算法具有较高的系统利用率、较高的响应率和较高的用户满意度．     

面向分布式实时系统的新型可信任务调度算法

目前许多面向关键领域的应用对实时系统提出了可信要求,研究可信的实时调度算法成为当前的研究热点。文章分析了当前公开文献中各种实时调度算法的缺陷,针对现有算法的不足,提出了一种适用于分布式实时系统的启发式可信调度算法,该算法以提高系统的可靠性和安全性为目标,一方面采用改进的主动副本复制技术,在多个处理机上有效分配实时周期任务,并支持对硬件失效和软件瞬时失效的处理,另一方面利用处理机对每个运行之前的任务进行安全性检查,有效防止了非法任务进入并破坏系统。仿真实验的结果表明,文中提出的算法DTSA相对于其它算法而言,在仅增加较少硬件成本的前提下,能够有效提高运行任务的可靠性和安全性。     

一种基于拟序的关联备份任务调度算法

为了减少存储备份任务的执行时间和提高整个存储系统的效率，提出了一种新的SAN体系结构——基于集群技术的SAN体系结构，并在其结构上提出并实现了关联备份任务的数学模型和实现该模型的核心调度算法。该算法的基本思想是对投入的关联备份任务找到一个最优的执行顺序，以便提高整个系统的性能。实验数据表明，对于关联备份任务的调度与执行，该算法可以有效提高整个系统的效率。     

负载自适应的异构MPSoC任务调度算法研究

在异构MPSoC中,并行任务通过调度算法被分配到各个处理器核上运行,因而任务调度算法的优劣将直接影响异构MPSoC的应用性能。根据处理器核类型和任务间依赖关系,以减小任务间通信开销为目标,提出一种具备负载自适应能力的异构MPSoC任务调度算法。首先,将待调度任务集划分为多个并行任务子集;其次,在考虑处理器核负载的基础上,根据并行任务子集集合、处理器核集合及任务子集在各个核上的执行效率生成赋权二部图;最后,利用赋权二部图最大权匹配方法,将并行任务子集合理地调度到负载适应的处理器核上运行,以降低任务集的平均调度长度,并提高处理器核利用率,从而实现异构MPSoC应用性能的提升。仿真实验在不同的任务总数、任务最大前驱数、核类型、核数量的应用场景下,通过任务集平均调度长度、处理器核利用率两项指标对提出算法进行了定量分析。结果表明,提出算法能有效降低任务集平均调度长度,在实现负载自适应的同时提高异构MPSoC处理器核的利用率。     

基于云模型的网格任务调度遗传算法研究

针对网格环境动态多变性的特点,为了克服传统遗传算法易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于云模型的网格任务调度遗传算法。该算法由正态云模型的Y条件云发生器实现交叉操作,由基本云发生器实现变异操作,对调度模型进行优化求解,并在任务调度中对初始种群的产生、选择、变异和交叉操作进行了改进,通过实验分析,表明了该算法的可靠性、有效性和实用性。