一种改进的启发式网格任务调度算法

网格任务调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一。网格计算中,一个好的任务调度算法不但要考虑所有任务的makespan,使其值尽量小,同样要考虑到整个系统机器间的负载平衡问题。文章对异构计算环境下的元任务调度算法进行了分析,针对Min-min算法可能引发的负载不平衡问题,结合网格计算环境的特点,提出了一种适用于网格计算环境中的任务调度算法。     

网格任务调度机制的研究

由于资源具有异构、动态等特性,计算网格环境下的调度就成了一个非常复杂且具有挑战性的问题.介绍网格任务调度的研究现状,分析网格任务调度算法的基本原理.提出一种网格计算任务调度模型.     

网格计算中任务调度算法的仿真研究

研究网格计算中任务调度优化问题,由于网格环境具有动态性、异构性等特点,对高效调试资源效率有影响,导致传统网格任务调度算法收敛速度慢、局部最优等缺陷,使网格任务调度效率低.为了提高网格任务调度效率,提出一种基于粒子群算法的任务调度模型.模型根据任务调度原理和粒子群算法特点,建立了网格任务调度的元任务模型和性能指标的数学模型,然后采用粒子群算法对该模型进行求解,提高资源利用率和任务执行效率.仿真结果表明,根据粒子群算法的任务调度策略,提高了任务调度的速度和效率,很好的解决网格任务调度中存在的难题.     

一种基于蚁群算法的任务调度方法

任务调度是一个NP-hard问题,而且是并行与分布式计算中一个必不可少的组成部分,特别是在网格计算环境中任务调度更加复杂。文中结合蚁群算法的优点,提出了一种基于蚁群算法的任务调度方法,将算法应用于网格计算任务调度问题的求解之中。最后,实验结果这种算法优于普通算法。     

网格任务调度算法的研究

为了提高网格任务调度算法的性能和效率,同时在任务调度过程中让网格资源的负载达到平衡,通过对网格中三种典型调度算法的原理进行分析研究,结合网格计算环境的特点,针对这些典型算法存在的不足,并以这几个经典的调度算法原理为基础,提出了一种适用于网格计算环境的改进算法.通过对改进的算法进行试验分析,发现改进的算法较好地弥补了传统算法中存在的一些不足.最后提出了笔者对网格环境下任务调度算法的一些见解.     

网格资源超图划分聚类任务调度

网格计算是当前一个活跃的研究领域,其中任务调度是实现网格计算目标的一个重要部分.为获得良好的网格任务调度性能,提出了一种基于资源超图划分聚类的网格任务调度算法RHPC.该算法根据网格环境下资源数量庞大、异构、多样的特点,在构建的网格资源超图模型基础上,预先对资源进行性能划分聚类,将任务与聚类资源相匹配并实施调度.模拟实验结果证明算法缩短了任务资源相匹配的时间,提高了任务调度的性能,是一种有效的网格任务调度算法.     

网格计算中基于改进蚂蚁算法的任务调度研究

文中提出了一种以蚂蚁算法为基础的改进算法,用以解决网格环境下的任务调度问题.首先从蚂蚁算法的基本思想出发,结合网格环境下任务调度的特点,逐步改进了资源信息素的初始化处理、局部更新及全局更新方式,并针对网格环境下的任务给出信息素的概念;然后,综合考虑资源信息素和任务信息素两方面的需求,提出了一种新的任务选择资源机制;最终,提出了一种基于蚂蚁算法的、改进的网格任务调度方法.通过仿真实验的结果分析表明:基于蚂蚁算法的、改进的网格任务调度方法实现了网格环境下任务的有效调度问题,并使系统获得较好的负载平衡度.     

混沌粒子优化算法在网格任务调度的应用

研究网格计算中任务调度优化问题,由于网格环境具有动态性、异构性等特点,导致传统网格任务调度算法的调度效率,网格负载严重不平衡.结合粒子群的快速性和混沌的遍历性优点,提出了一种基于混沌粒子群优化算法(CPSO)的网格任务调度优化方法.首先建立网格任务调度问题的数学模型,然后采用CPSO对其进行求解,通过混沌变量产生优化粒子群,加快网格任务调度求解速度.仿真结果表明,CPSO提高了资源调度效率,网格负载更加均衡,具有较好的应用价值.     

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.     

一种新的异构网格任务调度算法

提出了一种基于免疫计算的异构网格任务调度算法。设计了异构网格独立任务调度问题的数学模型,给出了免疫调度算法的框架、基于实数编码的克隆变异算子和浓度抑制算子,并在仿真环境下进行了实验。实验结果表明,算法能有效地解决异构网格任务调度问题,具有较好的应用价值。