基于信任机制与遗传算法的渲染网格作业调度研究

信任关系是网格作业调度中一个很重要的因素,也是影响网格计算有效性和性能的关键技术之一。将信任机制引入到渲染网格作业调度中,建立渲染网格环境中基于信任机制的作业调度模型,在调度策略上对基本遗传算法进行了改进,提出了基于信任机制的遗传算法。实验结果表明,该算法可以提高任务完成率和平均信任效益,是适用于渲染网格的一种有效作业调度方法。     

超量外存地表模型的实时绘制技术

提出一种分块策略对规则网格进行区域分割,采用空间填充曲线对分块内网格点进行多分辨率排列,并基于分块多分辨率对地形网格实时调度和页面预取．文中算法利用块模型进行分块视域剔除和分块LOD场景渲染．在多线程分块多分辨率调度和渲染策略下,大大减少了模型的I／O负载,可以在有限环境下满足实时场景绘制要求．     

PC平台下海量地形的分页调度和实时渲染*

结合内存调度技术和场景渲染策略,提出了一种对海量网格和纹理数据进行分割和分页调度的算法,通过调度算法使海量数据分批进入内存并实现实时卸载,在分页的基础上进行分块实时渲染。实验结果表明该算法取得了很好的效果。     

基于二维协调空间的网格工作流调度算法研究

传统的网格工作流模型中分布式工作流管理器之间没有合作,因此可能发生源调度冲突问题,另外,在现有的工作流调度算法中,参与工作流调度的工作流管理器依托于集中或半集中的层次式的资源信息服务体系,导致系统的扩展性差.为了解决这些问题,在文中,提出了一个分布式的协同工作流调度算法.该算法基于二维协调空间来管理网格中的工作流管理器.二维协调空间负责资源发现和协调调度等功能.该算法不仅可以避免性能瓶颈,而且可以增强系统的可扩展性和自主性.     

非集中调度模型下的网格资源调度研究*

针对当前网格资源调度系统扩展性差的问题,提出了基于非集中调度模型的以保守Backfilling算法为核心的网格资源调度算法.探讨了网格任务在站点处理器数目异构情况下,网格作业多站点协同调度问题.实验仿真证明,在跨网格站的资源调度中,运用资源预留策略和多站点作业分块可以改善作业的平均响应时间,并起到负载平衡的效果.     

信任驱动的网格作业调度遗传算法

作业调度是网格计算的关键技术之一.近年来,人们将信任机制融入到作业调度算法中,以满足作业调度对网格服务质量提出的需求.根据一信任模型,设计了求解基于该信任模型的遗传算法,该算法在保持种群多样性的同时,提高了局部搜索能力.仿真结果表明,该算法可以获得较好的调度结果,且收敛速度快.     

基于网格TD2SM模型的任务调度策略设计

如何科学地实现网格任务的管理调度是当今网格实现的关键问题.网格任务管理调度的目的是在包含大量不同的计算机网络中,考虑各网格节点的处理性能、花费开销、服务质量等参数,最优的分配任务,实现最佳的调度策略.从而高效地完成用户需求.本文结合经济学方法在网格任务管理调度应用中取得的成果,提出了基于计划/市场机制的网格任务调度模型TD2SM,然后结合模型的设计提出了任务调度算法.     

一种冗余调度的可靠网格计算模型

为了解决动态、不稳定的网格环境下的可靠计算问题,提出一种基于冗余调度的可靠网格计算模型.首先给出计算网格系统可靠性的定义,并基于系统可靠性定义给出了冗余调度的可靠网格计算模型,设计了冗余调度算法,模拟实验结果证明了提出的模型可以提高计算网格任务调度的可靠性.为了使提出的模型更好应用于实际网格计算环境,给出基于概率的冗余度优化公式,将该公式引入到冗余调度模型,可以获得优化的调度冗余度,不仅可以提高任务调度系统的可靠性,而且能提高资源的利用率.     

服务质量感知的网格工作流调度

在网格工作流中引入服务质量,可以使网格中的资源更好地围绕用户的要求进行组织和分配,服务质量为工作流执行过程中选择成员服务提供了依据.工作流服务质量的估算和服务质量感知的工作流调度是实现服务质量感知的网格工作流的两个关键问题.基于一种网格工作流模型讨论了网格工作流的服务质量参数体系,提出了工作流服务质量的估算算法和网格工作流调度数学模型,并提出了基于遗传算法的调度方法.仿真实验表明,该调度算法具有较好的收敛性.     

基于信任机制的资源调度模型

资源调度模型是计算网格资源管理系统的主要部分之一.当前计算网格中资源调度模型的调度机制和信任机制相分离,忽略了信任的缺失引发的恶意行为会影响到整个网格系统的运行效率和调度安全.定义了域间和域内信任度的计算方法,设计了信任机制模块的调度算法.在分析现有的网格资源调度模型的基础上,增加了安全调度控制模块-信任机制模块,提出了基于信任机制的网格资源调度模型.这样大大地提高了任务调度的成功率,增强了系统的可靠性和安全性.     

分布式并行服务器透明性及任务调度研究

针对当前多服务器系统透明性和任务调度研究中存在的问题，提出一种分布式并行服务器的网络服务透明性实现机制和相应的任务调度算法。该透明性机制修改服务器结点的ARP地址解析协议以及客户端到服务器端的连接和数据请求处理，使得整个服务器系统对外界表现为惟一的VIP地址和VMAC地址；相应的任务调度算法则根据负载和阈值设置将服务器结点分成两个链：有效服务器结点链和过载服务器结点链，然后由量值循环法对有效服务器结点链进行任务调度，在修改Linux内核网卡驱动程序和部分底层网络协议的基础上进行了实现，测试结果表明其具有良好的响应特性和较强的服务能力。     

一种开放混合实时系统的开放自适应调度算法

开放计算环境下的实时与非实时任务不确定并发,以及多种实时约束混合的复杂约束系统,即开放混合实时系统的需求越来越广泛.通过引入接收控制、调度服务器、自适应调节机制,提出一种开放环境下的自适应实时系统调度架构--OARtS(open adaptive real-time scheduling).它能适应开放计算环境的不确定性,有控制地接受实时任务运行;可根据系统空闲计算带宽变化,自适应地调节任务的实时等级,使得系统运行在最优的实时性能上;对于软实时任务,可根据其计算带宽需求变化,自适应地调节其计算带宽分配,以适应任务执行时间时变引起的实时不确定性.     

Hades高可信架构中固定延迟分区实时调度

为了增强不同安全等级的复杂嵌入式安全关键系统的高可信能力,Hades架构以"时空隔离"思想和分区机制为基础,各分区分时共享系统物理资源.针对Hades中分区的实时调度问题,提出一种固定延迟分区调度模型,并采用优先级位图算法设计了分区级和任务级两级调度机制;为了保障分区中所有实时任务的可调度性,对分区中任务组采用单调速率调度和最早截止时间优先2种调度策略,并分别给出任务可调度条件.最后,通过仿真实验进一步验证了该调度模型的有效性.     

Multiagent scheduling method with earliness and tardiness objectives in flexible job shops.

Flexible job-shop scheduling problems are an important extension of the classical job-shop scheduling problems and present additional complexity. Such problems are mainly due to the existence of a considerable amount of overlapping capacities with modern machines. Classical scheduling methods are generally incapable of addressing such capacity overlapping. We propose a multiagent scheduling method with job earliness and tardiness objectives in a flexible job-shop environment. The earliness and tardiness objectives are consistent with the just-in-time production philosophy which has attracted significant attention in both industry and academic community. A new job-routing and sequencing mechanism is proposed. In this mechanism, two kinds of jobs are defined to distinguish jobs with one operation left from jobs with more than one operation left. Different criteria are proposed to route these two kinds of jobs. Job sequencing enables to hold a job that may be completed too early. Two heuristic algorithms for job sequencing are developed to deal with these two kinds of jobs. The computational experiments show that the proposed multiagent scheduling method significantly outperforms the existing scheduling methods in the literature. In addition, the proposed method is quite fast. In fact, the simulation time to find a complete schedule with over 2000 jobs on ten machines is less than 1.5 min.     

开放式实时嵌入式系统自适应调度模型研究

开放式实时嵌入式系统中多类型实时任务并存和资源受限的情况给实时调度机制带来了新的需求和挑战。通过引入准入控制、资源管理、调度服务器、自适应调节机制等,提出了一个形式化的自适应调度模型。它能适应开放计算环境的不确定性,有控制地接受不同类型任务的运行;可根据系统资源和任务需求的最新变换情况计算带宽变化,自适应地调节任务的优先等级,使得系统运行在最优的实时性能上;该模型在某航空机载系统设计中得到了实际应用,同其它类似系统相比,该模型的应用提高了系统的调度性和系统稳定性。     

一个基于多Agent的PCB装配调度系统

PCB装配调度问题是一个JobShop调度问题。本文针对这一问题设计了一个基于多agent的调度系统模型,其最大特点是将任务的优先级调度机制与基于合同网协议的投标机制相结合。文章首先说明系统的调度过程和各个agent的功能;然后介绍多agent之间的KQML消息通信机制;最后举一个实例并总结系统的特点。     

Design of Scheduling Decision Mechanism for Agile Manufacturing System

Design of scheduling decision mechanism is a key issue of scheduling decision method and strategy for agile manufacturing system. Effective scheduling decision mechanism helps to improve the operational agility of manufacturing system. Several scheduling decision mechanisms are discussed, including scheduling forecasting mechanism, cooperation mechanism and cell scheduling mechanism. Also soft decision mechanism is put forward as a promising prospect for agile manufacturing system, and some key techniques in soft decision mechanism are introduced.     

一类基于多Agent和分布式规则的敏捷生产调度

Agent范例为解决制造系统的敏捷生产调度问题提供了一条新途径,如何构建敏捷生产调度多Agent系统结构和Agent间的协调与生产调度机制,成为一个亟待解决的课题.本文阐述了一类基于多Agent和分布式规则构建敏捷生产调度的方法.首先通过基于功能分解的方法,给出了管理、资源和工件等三类Agent基本组件组成的分布式多Agent调度系统结构、Agent组件基本结构及定义.其次,利用基于分布式规则的方法,建立了Agent间的协调策略和调度机制,实现了敏捷生产调度.最后给出了应用此方法的调度仿真实验结果.     

基于异类多种群蚁群算法的MC供应链分布式调度研究

分析了目前大规模定制（MC）供应链调度现有调度方法的不足,针对MC供应链调度具有分布式和计算规模大的特点,提出了异类多种群蚁群算法,并设计了MC分布式调度优化的模型。异类多种群蚁群算法由多类不同特性蚁群构成,不同类型蚁群具有不同特质,并优势互补,彼此间具有潜在的合作性。将多个进行寻优的异类蚁群分散到供应链的不同计算节点上多个蚁群进行协同工作,蚁群间既独立也协作,充分发挥并行高效的特点,满足大规模定制供应链调度的要求。此模型算法可根据多订单特点,充分利用供应链上分布的计算资源,对调度规模大而且复杂的供应商选择及企业间合作时序进行寻优,确定优化调度方案。实验结果证明,该算法模型具有较好的有效性、稳定性和订单适应能力。     

Service scheduling and rescheduling in an applications integration framework

Grid technologies are evolving towards a service oriented architecture (SOA) and the traditional client/server architecture of heterogeneous computing (HC) can be transformed into a grid service oriented architecture. In this architecture, when more than one service fulfills the user request, a service which can make scheduling decisions is essential. A scheduling service has been proposed in a framework which achieves the dynamic deployment and scheduling of scientific and engineering applications. The framework treats all components (resource service and scheduler service) as WSRF-compliant services which support the applications integration with underlying native platform facilities and facilitate the construction of the hierarchical scheduling system. In order to enhance the system performance, we replace the MWL scheduling algorithm with an MCT algorithm and integrate a rescheduling mechanism in the framework. The experiments show that the MCT algorithm can achieve a smaller makespan and the rescheduling mechanism ensures the task execution even if an application is removed from the Resource Service.