指挥调度系统在急诊科室的应用及其仿真分析

提出了一种基于指挥调度系统的医疗资源调度模型.调度模型综合考虑了内部和外部影响因素,构建了资源需求的优先顺序,并采用Petri网对对系统进行模块化建模,得出了一些符合要求的调度方案,根据采用指挥调度系统选择最优调度方案.仿真结果表明,提出的方法实现资源的动态管理,满足医院随时进行资源调度应急指挥的需求.     

平流层通信平台MAC层的调度方案建模及仿真

平流层升空平台能够满足可提供战时服务、能快速部署,适用于区域性覆盖.为满足平台支持的多用户、多优先权、综合业务的接入策略并解决资源动态分配问题.提出了一种可以满足平台MAC层的服务质量(QoS)和动态带宽分配的调度架构,架构包括移动中心站(MCS)对移动站(MS)的带宽分配和移动站内上行业务的二级带宽调度架构,并根据不同业务需求采用不同的调度算法.仿真结果表明:调度方案能很好的满足所有类型业务的服务质量需求.并提供了较好的公平性,保证了架构的可行性.     

基于效用函数的OFDM混合业务资源调度算法*

主要研究了QoS和BE两种混合业务场景下OFDM无线网络下行链路的资源调度问题,提出了一个基于效用函数的跨层资源调度模型,其能够自适应地对两种业务进行资源的联合优化分配。该模型被抽象为一个非线性整数规划问题,优化目标是系统总效用最大化,同时满足同信道干扰（CCI）约束以及QoS业务的质量要求。将该非线性整数规划问题转换为连续松弛凸规划问题进行求解,并结合最优松弛解,提出了一种简单的动态子载波分配算法,即MMU(mix-max-utility) 算法。仿真结果验证了该调度算法能使系统较好地支持混合业务,系统     

基于非完全信息博弈的云资源分配模型

针对云环境下相互竞争的多租赁市场运营模式,以提高资源供求双方利益及资源能效为目标,提出了一种基于非完全信息博弈的云资源分配模型.首先利用隐Markov理论根据服务提供商(service provider, SP)的历史资源需求情况预测其当前出价,以预测值为基础构建动态博弈定价模型,激励服务提供商选择符合整体利益的最优购买出价策略,从而实现利益最大化;然后设计了支持多服务提供商、多种资源同时分配,以分类资源单位价格进行分配的资源分配模型,保证了基础设施提供商(infrastructure provider, INP)的收益最优.仿真实验表明：在博弈定价模型中,预测价格与实际交易价格相近且交易价格低于实际估值,能够保障服务提供商的利益;基于不同种类资源单价的分配模型能够增加基础设施提供商的收益.     

一种多用户OFDM系统的资源调度算法

正交频分复用(OFDM)系统中,资源调度是影响整个网络性能的关键问题,而现有的静态资源调度算法和动态资源调度算法不能很好地兼顾系统吞吐量以及用户公平性两发面的性能.在分析现有算法的性能特点的基础上,基于比例公平准则,提出了一种多用户OFDM系统下行链路中的动态调度算法,并进行了数值仿真.仿真结果表明,在基站发射功率及用户吞吐量公平分配的约束下,系统吞吐量性能较好.且算法在用户吞吐量公平性上有所提高,复杂度较低.     

基于业务QoS保证的中继系统资源分配算法

在基于正交频分多址（OFDMA）的中继系统中,为了满足用户的QoS要求,保证系统的吞吐量最大的同时又保证用户公平性,给出了一种面向业务服务质量的资源分配算法。先根据用户在队列中的等待时延和用户对速率的需求引入时延优先级因子和速率优先级因子,以此计算用户的优先级。然后分别在回程链路和接入链路进行动态资源调度与分配。仿真结果表明,新算法能够兼顾中继用户和直传用户的性能,实现低丢包率、较好地满足 GBR需求,实现较高的系统吞吐量和公平性。     

面向网络能效优化的动态权重队列管理算法

针对流量传输过程中能效优化的问题,提出一种面向网络能效优化的动态权重队列管理算法DW_WFQ。该算法在加权公平队列(WFQ)的基础上通过动态地分配各类业务流的权重,以更加灵活的方式分配各类业务流的服务速率,进而与连续流速度缩放模型的能效函数相结合,推导出了该调度算法的能耗模型并且对其进行了能效优化。通过Matlab仿真,进行了DW_WFQ、先到先服务(FCFS)和WFQ三种算法的能耗对比,仿真结果表明:所提的流量调度算法在满足业务流服务质量(QoS)约束的基础上,能够有效降低系统能耗。     

基于多任务拍卖的资源调度算法

资源调度是计算网格资源管理系统的主要内容之一。文中借鉴市场模型中的拍卖机制,通过用户代理、资源代理、拍卖师和资源的交互作用,设计并实现了一个基于多任务拍卖的网格资源调度原型系统,系统使用多拍卖师结构,提高了作业的吞吐率并且可以有效地防止拍卖过程中双方的欺骗行为,改进了网格资源的调度性能。同时,与传统算法相比,该算法能够有效地配置资源和满足用户的服务质量需求。     

基于云计算的多路网络流媒体分布式最优存储与分配策略

针对云计算系统在执行任务过程中的能量消耗过多、处理速度不理想等情况,提出一种基于云计算的多路网络流媒体分布式最优存储与分配策略.通过构建基于云计算的数学模型来分析执行任务时的能量消耗情况,采用基于虚拟调度机制的分布式最优存储策略来实现在满足存储需求的情况下减少服务器进行存储时的能量消耗总量,最小化存储成本,并采用基于动态决策规则的分配策略来根据服务器的功率、性能以及负载情况进行任务调度,使云计算系统在满足服务质量要求的条件下,充分利用系统运作能耗,不产生过多空闲能耗.实验及结果分析表明,所提出的分布式最优存储与分配策略在节省能量消耗、提升运行速度上发挥了较好的效果.     

基于多任务拍卖的资源调度算法

资源调度是计算网格资源管理系统的主要内容之一。文中借鉴市场模型中的拍卖机制，通过用户代理、资源代理、拍卖师和资源的交互作用，设计并实现了一个基于多任务拍卖的网格资源调度原型系统，系统使用多拍卖师结构，提高了作业的吞吐率并且可以有效地防止拍卖过程中双方的欺骗行为，改进了网格资源的调度性能。同时，与传统算法相比，该算法能够有效地配置资源和满足用户的服务质量需求。     

Integrating Computing Resources on Multiple Grid-Enabled Job Scheduling Systems Through a Grid RPC System

We present a framework for a parallel programming model by remote procedure calls, which bridge large-scale computing resource pools managed by multiple Grid-enabled job scheduling systems. With this system, the user can exploit not only remote servers and clusters, but also the computing resources provided by Grid-enabled job scheduling systems located on different sites. This framework requires a Grid remote procedure call (RPC) system to decouple the computation in a remote node from the Grid RPC mechanism and uses document-based communication rather than connection-based communication. We implemented the proposed framework as an extension of the OmniRPC system, which is a Grid RPC system for parallel programming. We designed a general interface to easily adapt the OmniRPC system to various Grid-enabled job scheduling systems, including XtremWeb, CyberGRIP, Condor and Grid Engine. We show the preliminary performance of these implementations using a phylogenetic application. We found that the proposed system can achieve approximately the same performance as OmniRPC and can handle interruptions in worker programs on remote nodes. Yoshihiro Nakajima is a Research Fellow of the Japan Society for the Promotion of Science     

苏州城区活水联控联调系统架构设计

苏州城区河道纵横,闸、泵、堰等水利控制工程众多,目前主要依赖人工调度的模式,统筹兼顾难度较大,难以满足苏州城区水环境高质量目标实现所需的精准化调度要求。分析城区水利工程、监测设备及信息化建设现状,以畅流活水智慧调度应用开发为出发点,以监测数据为驱动,以模型为核心,以远控为手段,依托模型云,构建包括监测设备层、支撑平台层和业务应用层的苏州城区活水联控联调系统平台。平台建成后,利用物联感知系统代替人工观测,实现全智能一键化精准调度代替人工调度,充分发挥清水工程效益,通过精准调度可实现重点河道水体清澈,提升苏州市城区水利综合调度决策能力,完善苏州水利信息化建设布局。     

故障诊断网格任务调度模型的研究*

由远程协同故障诊断与网格技术的有机结合所形成的故障诊断网格,把广域分布的专家知识、检测设备、分析软件等定义为诊断资源,而诊断资源的组织和优化调度是系统有效运转的关键。从而提出了故障诊断网格中任务调度的体系结构,分析了故障信号分解、分配至诊断资源的工作流程,并通过Gridsim结合多种调度目标进行模拟仿真,验证了该任务调度模型的可实施性。     

卫星任务调度统一化建模与多策略协同求解方法

针对卫星任务调度“一星一系统”、测运控分离的现状,以卫星执行任务产生的星上独立事件和星地协同事件作为调度对象,以事件可执行时机作为调度资源,建立卫星任务调度统一化约束满足模型,将传统运控任务调度与测控任务调度纳入统一的建模方法.为保障模型的通用性和适应性,设计包含构造启发式、智能优化和针对性算法改进的多策略协同求解方法,搭建卫星任务调度算法与调度模型松耦合、模块化的系统架构.实验测试表明,所提出方法能够弥补传统模型在敏捷遥感卫星任务调度和高轨卫星测控调度场景下的局限性,在Benchmark问题和实际应用场景中均表现出良好的适用性和优化效果.     

Optimal scheduling across public and private clouds in complex hybrid cloud environment

The hybrid cloud extends the private cloud model by using both local and remote resources. The private cloud will rely on the resources leased from public cloud providers for the execution of private cloud applications. The paper presents optimal scheduling across public and private clouds in complex hybrid cloud environment. The contributions of this paper have three aspects. 1) The proposed hybrid cloud scheduling policy considers the benefits of private cloud applications and public cloud provider, it can adapt to the changes in the system to find the scheduling optimization. The scheduling optimization is decomposed and conducted across the private cloud and public cloud. 2) Secondly, The paper describes negotiations in hybrid cloud marketplace and gives an example to explain how these rules are resolved by the cloud marketplace. 3) Thirdly, the paper proposes an optimal scheduling algorithm across public and private clouds. The paper also describes negotiations in hybrid cloud marketplace and gives an example to explain how these rules are resolved by the cloud marketplace. In the simulations, the profit of public cloud provider and resource utilization of the proposed algorithm are better than other related works.     

一种基于先验知识动态分配资源的作业调度策略

针对目前遥感图像并行处理系统的调度策略中资源分配盲目性,导致作业平均带权周转时间过长和系统利用率低的问题,提出了一种新的基于先验知识的动态分配资源调度策略。这种策略一方面利用先验数据库来存储各种算法单位资源单位数据量的平均运行时间,结合待处理图像的数据量来估算作业单位资源的运行时间,从而为系统作业调度提供准确的并行作业运行时间估计;另一方面利用模糊数学知识动态地计算出集群的整体负载值。最终,本文设计了一种自适应的资源的动态分配方法,可根据作业单位资源的运行时间和当前集群整体系统负载值动态决定作业所需分配的资源数。这种资源分配方式可解决传统资源分配策略在资源分配上的盲目性,缩短作业平均带权周转时间,从而使系统达到负载均衡。通过对比分析和实验结果,本调度策略能较好地解决了目前并行遥感图像处理系统中传统作业调度存在的问题,缩短了系统的作业平均带权周转时间,提高了系统资源利用率,使得整体系统的处理性能得到大幅优化。     

遥感数据集群处理作业调度管理系统研究

高性能遥感数据集群处理技术提高了遥感数据处理的速度和精度。作业调度管理是集群处理系统的核心组成部分,有助于提高系统的吞吐率和资源使用率。常用调度管理系统通用性强,但针对性差,自动化程度低,资源使用存在盲目性。针对遥感数据集群处理,基于集群作业调度管理系统Open PBS,提出一种最优资源自动分配的"双级调度策略";应用分层架构和面向服务的软件开发思想,采用ICE中间件的网络通信技术,使用XML格式作为数据交换模式,研究并实现C/S(Client/Server)架构的灵活、友好、高效的遥感数据集群处理作业调度管理系统。     

基于LabVIEW 8.0 DataSocket技术的远程监测化学虚拟仪器系统

利用互联网实现远程测控是虚拟仪器发展的主流方向。作者设计制作了基于LabVIEW 8．0的现场温差测量的化学虚拟仪器和远程监测平台,运用LabVIEW的DataSocket(DS)技术,通过网络组建了基于LabVIEW 8．0远程监测化学虚拟仪器系统,实现了远程监测多台现场温差测量化学虚拟仪器的自动数据采集、实时显示．以及远程操控各现场测试数据的本地和异地存储、在线报警、终止现场采集等,并可进行远程数据分析与处理,实现了远程共享化学虚拟仪器资源与设备。     

流域水电站群经济运行和优化调度系统设计研究

随着越来越多的流域水电站群采用集控中心进行远程监视和控制,如何充分发挥集控中心在流域水库优化调度和电站经济运行中的作用,提高水能资源利用率,充分发挥流域综合经济效益已经成为一个重要课题,本文介绍流域水电站群经济运行和优化调度系统的总体设计要求,提出了优化调度准则和优化凋度算法设计规划。     

A computational economy for grid computing and its implementation in the Nimrod-G resource broker

Computational grids that couple geographically distributed resources such as PCs, workstations, clusters, and scientific instruments, have emerged as a next generation computing platform for solving large-scale problems in science, engineering, and commerce. However, application development, resource management, and scheduling in these environments continue to be a complex undertaking. In this article, we discuss our efforts in developing a resource management system for scheduling computations on resources distributed across the world with varying quality of service (QoS). Our service-oriented grid computing system called Nimrod-G manages all operations associated with remote execution including resource discovery, trading, scheduling based on economic principles and a user-defined QoS requirement. The Nimrod-G resource broker is implemented by leveraging existing technologies such as Globus, and provides new services that are essential for constructing industrial-strength grids. We present the results of experiments using the Nimrod-G resource broker for scheduling parametric computations on the World Wide Grid (WWG) resources that span five continents.