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.     

基于模糊聚类思想的网格独立任务调度算法

任务调度是网格研究的核心问题之一,在研究网格任务调度问题的基础上,利用模糊聚类思想提出将网格任务与资源进行混合模糊聚类的网格独立任务调度算法,该算法将最适合的资源分配给与之相适应的任务,即尽量将任务调度到恰好满足其需求的资源上执行,从而把综合能力大大超过当前任务的资源“预留”给将来的任务使用,算法具有良好的性能和负载均衡效果,为网格任务调度提供一种新的思路。     

基于网格资源超图模型的可信任务调度

网格任务调度是当前重要的研究领域。网格环境具有动态性、异构性等特点,网格资源的处理性能和稳定性都是影响到任务调度顺利完成的重要因素。为了获得更小的任务完成时间,该文根据网格环境的特点,建立了网格资源超图模型,在该模型基础上对资源按性能进行聚类,并提出一种可信任务调度算法GRHTS。模拟实验结果表明,该基于网格资源超图模型的可信任务调度算法优于同类算法,是一种有效的网格任务调度算法。     

网格优化有向超图任务调度算法

任务调度是网格计算的一个重要部分.分析网格环境下任务调度的特点以及传统DAG图的优缺点,吸取有向超图的优点,将有向超图理论融合网格环境特征,建立了网格环境下的优化有向超图模型,并在此基础上通过网格优化有向超图的水平构形、标号及带宽计算实现任务对网格资源的映射与调度,提出网格优化有向超图任务调度算法GODHTS.模拟实验结果证明了该模型及其算法的有效性和优越性.     

计算服务网格中基于服务聚类的元任务调度算法

在尊重网格资源本地调度策略前提下,提出一种基于云模型的动态服务能力评估方法;根据动态性能评估尺度对服务进行聚类,提出了一种基于PSO的自适应的服务动态聚类方法,将提供相同或相似QoS的服务划分到同一个服务簇中,从而缩小了任务调度的问题规模;基于服务动态聚类提出了一种元任务调度算法,理论分析该算法降低了不聚类调度算法的复杂度.实验结果表明本文提出的调度算法在时间复杂度与用户QoS保障方面优于以前提出的调度算法.     

网格聚类算法

聚类分析有广泛的应用,是数据挖掘中非常重要的方法。聚类分析算法有多种分类,每种方法在不同领域发挥了不同的作用。以研究网格聚类算法为目的,介绍了聚类分析算法的要求以及常见的聚类算法;针对基于网格方法的聚类算法进行专门研究,比较分析了传统的和改进的基于网格方法的聚类算法。介绍的各种网格聚类算法都有自身的优点和不足。通过对这些网格聚类算法的学习便于深入研究网格聚类算法,以便将其与实际问题相结合,设计更好的算法。     

改进粗粒度并行遗传算法在网格任务调度中的应用

现有并行遗传算法采用随机方法划分子种群,算法收敛性能不高,并且不可避免的破坏种群的较优模式;为了改进这些缺陷,设计了一种新的多点交叉算子,提出了一种改进的粗粒度并行遗传算法;取资源数为6,任务数为50,种群的规模为60,遗传代数为600;采用相同的控制参数进行仿真实验;仿真实验表明,与传统并行遗传算法相比较,提出的改进算法在收敛速度和寻优空间方面有很大的提升。     

网格任务调度策略研究

网格作为下一代Internet,具有动态性和异构性,如何有效的调度任务是影响网格成功与否的关键技术之一。首先总结了网格计算系统的体系结构和特征,分析了网格任务调度算法的基本原理和性能指标,并对各种调度策略和算法进行了分类和比较,从而为网格任务调度的研究提供了很好的参考价值。     

网格资源模糊聚类查找的研究

为了解决动态网格环境中资源查找的难题,提出了基于特征加权模糊K-原型聚类的网格资源查找算法。该算法根据资源请求对各维资源关心程度的不同,用特征加权模糊K-原型聚类算法对数值型、类属型并存的混合型网格资源节点集合进行划分。然后根据资源的静态数值特征与类属特征,确定与资源请求属性特征值最相似的类簇。最后综合资源的动态数值特征选择最优的资源节点。模拟实验的结果表明,与其他同类算法比较,算法能提高资源查找的查准率、鲁棒性和降低平均响应时间。     

基于模糊聚类和属性权重的网格资源选择

在网格的研究中,网格资源的合理选择和充分利用是网格技术追求的目标,为了更为有效的解决网格资源的选择,本文提出了一种基于模糊聚类和属性权重的资源选择方法。它以模糊聚类为基础,根据资源各属性对具体网格应用的重要度确定属性权重。最后确定资源分类。文章最后以一个具体实例说明该方法的资源分类过程。     

基于禁忌搜索算法的网格任务调度

合理的任务调度算法可以在很大程度上提高网格系统的有效利用率。在网格环境中,用户希望自己的任务尽可能快地得到完成,而网格环境则希望尽可能充分地利用所有节点。针对这种情况,该文提出了基于禁忌搜索算法的网格任务调度,具有较小的时间复杂度和良好的调度性能。实验证明了其正确性和实用性。     

基于任务复制的分簇与调度算法

针对并行与分布式系统中相关任务的静态调度问题,以最小化调度长度为主要目标,以减少资源数为次要目标,对待复制的重要祖先集定义了新的选择策略,提出了基于任务复制的动态关键前驱调度算法.改进了粒度的定义,证明了对任意DAG,算法有优于前人的性能下界.实验结果优于典型任务复制算法,特别是对经典EZ算例的解(调度长度为8)好于前人认为的理论最优解(调度长度为8.5),并证明了新的解为最优解.定义了DAG的补图,讨论了不允许任务复制时树型DAG的2-优度算法.     

一种基于任务复制方法的网格调度算法

根据Internet上存在大量空闲主机的情况,结合流行的P2P的思想给出了一种基于资源代理的网格系统模型,该模型能提供超级计算能力给一般的用户。针对在像网格这样的大规模系统中部署大量监控组件的困难性,设计了一种基于任务复制的调度算法。该算法无需任何有关环境的预测信息,仅需知道任务的相对长度,就可在执行过程中自动地适应网格的动态性,并且具有容错功能。     

基于多维QoS约束的网格任务调度算法

针对现有网格任务调度算法存在的问题,提出一种基于多维服务质量(QoS)约束的算法,综合考虑2种造成任务停滞的原因,从多维QoS参数匹配最优出发,利用过滤值进一步提高网格系统的利用率,减少任务的完成时间,降低任务的失效率,从而更好地满足用户的QoS需求。仿真实验结果表明,该算法符合网格的复杂环境,且是有效的。     

基于联系数的网格任务动态调度算法

针对传统网格任务调度模型将每个任务的预期执行时间设定为一个确定常量,无法表达其不确定性的问题,利用一种新的软计算方法——集对分析联系数来表示并处理网格任务预期执行时间的综合不确定性。提出基于联系数的不确定性网格动态调度模型,在线动态调度算法OUD_MCT和批模式动态调度算法BUD_Surferage。数值仿真结果表明,该类算法能较好地描述网格任务预期执行时间的动态性和不确定性,使传统网格调度方法成为其特例,在动态和不确定网格环境中具有良好的理论意义和实用价值。     

基于蚂蚁算法的网格任务调度研究

在多目标的任务条件下,网格任务调度不仅要完成多目标的优化工作,还要提升蚂蚁算法的资源利用率。基于蚂蚁算法的网格任务调度,属于集群计算机处理系统,其中每个数据库分布节点都有着较高的独立性。本文主要对基于蚂蚁算法的网格任务调度进行研究,通过分析蚂蚁算法的改进策略,得出蚂蚁算法的网格任务调度的有效性与仿真结果。