网格的虚拟组织资源管理与工作流调度模型

资源调度是网格计算的重要内容。利用虚拟组织管理领域相关的网格资源,利用工作流技术组织网格任务,可以有效的降低网格调度问题的复杂性。本文提出一种调度模型,分别在工作流引擎和虚拟组织两个层次实施调度,以协调网格用户和服务提供者的不同利益,提高网格系统的性能、服务质量和易用性。     

基于改进遗传算法的云计算任务调度方法

云计算环境中可能存在大量的计算节点与不确定性因素,需要进行大规模的任务调度和管理,增加了调度的复杂度和难度。为了满足任务调度的实时性需求,降低过程中产生的能耗,提出一种基于改进遗传算法的云计算任务调度方法。对不同的任务属性进行结合,重新设定各个云计算节点的任务属性,并计算节点的综合属性值。根据计算结果以全部任务完成时间最小化作为调度目标,构建云计算任务调度模型。改进传统遗传算法,优化种群的初始形成方式,通过改进后的遗传算法求解调度模型,判断获取的解是否满足终止条件,如果满足直接输出最优云计算任务调度方案,实现云计算任务优化调度。由实验结果可知,该方法的任务调度完成时间较低,其调度时间最高值仅为16 min,说明该方法能够满足任务调度的实时性需求,且能耗较低,能够实现任务的高效执行和资源的合理利用。     

物联网任务调度优化建模与仿真研究

物联网环境下的有序任务调度是各智能设备协调工作的关键.由于物联网环境下的设备众多,在各个设备中又存在众多的子任务调度过程.各个设备之间,设备内部的任务调度之间存十分复杂的关联性.有些关联本身就是矛盾的,形成多核调度需求.传统物联网的任务调度模型,针对多设备、多任务的调度问题,都是采用加入约束条件完成调度过程,但是,在复杂任务调度过程中,无法用约束满足所有线性调度关系,调度过程存在较大缺陷.提出采用组合赋权法的物联网任务优化调度模型,根据物联网多核任务调度的特点,塑造物联网多核操作状态下的任务选择模型,将任务选择问题转换成多属性决策问题,通过组合赋权法求出各个属性的权重,将待完成任务依据权重值大小进行排序,优先执行综合属性值最大的待完成任务,依据优先执行任务选择方法塑造面向资源优化的物联网中任务调度模型,完成物联网多核任务优化调度.仿真结果表明,所提方法完成相同任务的时间更短.     

对等网络环境下基于多属性约束的任务调度算法研究

为了提高对等网络环境中的任务调度效率,提出将资源属性与任务属性相结合的多约束任务调度算法MDSA.在该算法的实现过程中,依据被调度的任务类型和隶属函数的定义,将对等网络环境划分为不同的虚拟社群,并将不同类型的任务提交到对应需求的虚拟社群中;将对等网络抽象描述为资源属性的集合,并定义了待调度的任务集合;以资源和任务属性的多约束信息为基础,利用待调度任务的时限属性信息形成调度队列,借助于预判机制和二级调度的思想对任务进行调度,并应用NS2和GridSim工具包对MDSA调度算法进行了测试.通过对仿真结果中的数据进行分析和比较,验证了多属性约束调度算法MDSA的优势.     

一种应用于网格计算环境的任务调度模式*

提出了一种新的网格任务调度模式,针对网格计算资源有组织、松耦合、自治等特性,建立基于多层次虚拟组织形式的计算资源模型;根据网格环境中应用任务粗粒度、特定资源依赖等特点,建立了网格任务的描述模型;提出并实现了相应的子任务生成算法、任务初始调度算法及自动调整算法。设计实现了能够支持仿真及实际网格计算环境可扩展网格任务调度器,通过理论分析和仿真实验对算法的正确性、效果和效率进行了评价。     

一种基于虚拟截止时间制导的改进的Min-Min元任务调度算法

在网格环境下,资源状况和用户行为相当复杂,是一个异构计算环境,元任务（meta—task）调度比传统并行调度更为复杂。如何映射一组任务到一组机器上被证明是NP问题,其目的一般是最小化任务完成时间（makespan）。为解决这一问题,已经提出一些启发式任务调度算法,例如具有代表性的MinMin元任务调度算法。本文在Min-Min元任务调度算法的基础上,通过虚拟截止时间制导的方法来改进Min-Min算法。实验结果表明,本文提出的算法具有更短的任务完成时间。     

网格环境下基于启发式智能算法的任务调度研究

网格环境中的资源和任务情况异常复杂,因此计算任务在各种资源之间的调度成为了一个关键的问题,启发式智能算法被证明是解决这类问题的有效算法.本文提出将遗传算法和改进的蚂蚁算法融合起来解决网格环境下的任务调度.     

基于经济的网格资源调度算法研究

网格使构建虚拟组织,在全世界范围内共享资源成为现实.但是,在网格环境下的资源管理和调度是一项相当复杂的工作,这主要是由于资源分布在世界各地,隶属于不同的组织,各个资源拥有者都有不同的使用和访问策略、开销模型、不断变化的负载和可用性.为了满足网格计算环境中资源调度的复杂需要,可以将现实世界中的经济原理和模型应用到网格环境下的任务调度中,并据此提出了几种经济资源调度算法.     

基于遗传算法的网格资源调度算法

网格将多种资源组织在一个统一的框架下，为各种复杂的计算任务提供资源．因此计算任务在各种资源之间的调度成为了一个关键的问题．简述了在异构资源之间调度任务的重要性，提出了一种基于遗传算法的任务调度算法，该算法采用资源一任务的间接编码方式，通过DAG图获取子任务的层次关系，并将子任务按照层次深度排序，解决了种群中的非法问题．在单一资源上采用短任务优先和父节点优先两个原则来安排子任务的执行次序，以避免出现任务堵塞的现象．     

一种基于多维QoS约束的网格作业调度算法

任务调度是实现高性能网格计算的一个重要方面,然而,由于网格资源的动态性、异构性等特征,设计高性能的任务调度算法是一项非常有挑战性的工作,该问题已被证明是一个NP难题。文章中提出了一种新的任务调度算法,该算法根据任务QoS约束以及计算资源性能指标,建立任务调度的线性模型,并根据任务的需求和偏好,从线性模型中得到最优的任务分配方案。模拟实验结果表明：对大量独立任务进行调度时,该算法在满足用户需求方面优于其它算法。