扩展QoS指导的网格任务调度算法

考虑了网格任务多级别QoS需求,根据任务的服务质量级别进行排序,优先调度服务质量级别较高的任务,提出一种扩展QoS指导的Min-Min启发式网格任务调度算法。模拟实验结果表明,与QoS指导的Min-Min启发式算法相比,该算法在3种情况下的调度性能均能提高4.3%以上,具有较好的调度效果。     

网格环境下基于信任机制的资源调度研究

信任是网格资源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。将信任机制引入到网格资源调度中,提出了网格环境下的信任模型和基于信任机制的资源调度模型,在调度策略上对传统的Min-Min算法进行了改进,提出了基于信任机制的Trust-Min-Min算法。仿真结果表明,算法不仅可以缩短任务的总执行时间,而且可以有效地平衡负载,是网格环境下一种有效的资源调度方法。     

基于信任QoS增强的网格服务调度算法

针对目前服务网格资源管理中存在的信任机制与调度机制分离的缺陷,基于网格信任模型与信任效益函数,讨论了信任QoS增强的计算服务调度问题．分析传统调度算法的缺陷,提出了基于信任关系的网格服务调度算法．该算法在保证服务性能Qos要求的同时兼顾信任QoS的要求．对基于信任关系的网格服务调度算法性能进行了多角度分析和大规模仿真实验．结果表明:该算法较传统的基于性能QoS的调度启发式和另外两种基于信任Qos的调度启发式而言,不仅具有较优的平均信任效益、总信任效益和较小的最终服务期,而且在失效服务数和系统吞吐率等方面具有较好的综合性能．     

一种基于信誉QoS的网格资源调度算法

针对目前网格资源管理中存在的调度机制与信任机制分离、资源调度过多依赖于性能服务质量（QoS）的缺陷,讨论了基于信誉QoS的网格资源调度问题．分析了全局可信度模型,提出了基于信誉QoS的网格资源调度算法．该算法在保证服务安全性和可靠性的同时兼顾了网格负载平衡．实验结果表明,该算法在保证服务质量、维护系统性能和抵御恶意节点攻击等方面具有良好的综合性能．     

Min—Min调度算法及改进在网格中的研究

网格是一门新兴技术.首先介绍了经典的Min-Min调度算法,然后考虑网络环境对QoS的要求,对Min-Min调度算法进行改进,最后用SimGrid对Min-Min调度算法及提出的改进算法进行仿真,比较了两个算法的性能.     

基于信任机制的网格资源调度算法

针对目前网格资源调度中忽视信任机制的缺陷,在行为信任模型和能力信任评估的基础上,提出一种信任驱动的资源调度算法TDS。该算法同时兼顾了性能QoS和信任QoS。仿真实验结果表明,TDS算法与传统的基于性能QoS的算法和基于信任QoS的算法相比,在最小完工时间和服务请求提交成功率方面具有较好的性能。     

基于信任机制的网格资源调度算法

针对目前网格资源调度中忽视信任机制的缺陷,在行为信任模型和能力信任评估的基础上,提出一种信任驱动的资源调度算法TDS。该算法同时兼顾了性能QoS和信任QoS。仿真实验结果表明,TDS算法与传统的基于性能QoS的算法和基于信任QoS的算法相比,在最小完工时间和服务请求提交成功率方面具有较好的性能。     

基于QoS的网格资源管理

资源管理是网格计算研究领域中的一项重要研究点,目前的研究工作大多致力于解决异构性问题,对于在交付无缝QoS(quality of service)前提下提高资源分配性能方面还缺乏深入的研究.而且,目前对网格QoS的研究集中于将多媒体网络QoS的相关成果融入网格体系架构中以提供对网格QoS的支持,而缺少对网格QoS的特性进行系统化的研究与归纳.为此,提出了网格QoS的层次结构模型,并对其中承上启下的虚拟组织层QoS参数进行了新的分类和测量;然后,利用SNAP(service negotiation and acquisition protocol)协议对基于网格QoS层次结构模型的网格QoS参数的映射转换过程进行了分析;最后,设计了网格资源管理仿真系统,并运用相关的网格QoS的研究改进了现有的Min-Min算法.仿真实验结果表明,基于QoS的网格资源管理可以在满足用户QoS需求下,有效地提高网格资源的利用率和服务请求的成功率.     

信任驱动的资源调度算法

针对当前网格资源管理中任务与资源匹配的缺陷,基于信任效益函数和最小完成时间,提出了基于信任的Trust Mintime Min-Min算法.分析了传统的Min-Min算法,考虑Min-Min算法负载不平衡,对其在调度策略方面进行了改进.仿真实验表明,该算法不但可以有效地平衡负载,而且可以提高任务的完成率,兼顾计算的有效性和可靠性.     

网格环境下信任QoS的量化研究

目前研究网格QoS(服务质量)越来越成为热点,很多论文里都能找到基于QoS的调度算法.但由于忽视信任机制的影响,大大降低了服务质量.所以本文中我们把信任加入了网格系统中进行研究服务质量问题,以期提高服务质量.在早期的研究中虚拟组织层将网格QoS参数分成了五类.本文基于这样的分类提出了一种量化信任QoS的方法,其中把信任QoS的参数分别考虑,并把量化模型应用到调度算法中与性能QoS进行比较,结果表明基于信任QoS优于性能QoS算法.     

网格市场中一种模糊决策的多维QoS批调度方法

网格市场环境下,用户的服务质量(QoS)需求更加多样化;更多普通用户加入网格市场,难以提供精确的QoS需求信息.因此,基于用户模糊QoS需求的调度算法成为网格市场中研究的热点.多维QoS网格调度的形式化描述,利用模糊决策理论有效地将用户模糊的QoS需求的映射到网格资源,利用AHP算法确定用户关于多维QoS各维度之间的权重关系,给出一种模糊决策的多维QoS的调度方法.实验表明,模糊决策的多维QoS批调度算法在不需要用户提供精确的QoS参数前提下,有效满足用户QoS需求.与现有的QoS批调度方法相比,该算法具有较好的一次作业完成率,且作业完成率波动较小.     

一个扩展的以QoS为指向的网格任务调度算法

在对网格计算的研究中,有人考虑了计算资源中服务质量(QoS)因素,在对传统的Min-Min算法加以改进的基础上,提出了QoS Guided Min-Min算法。在此基础上,本文提出一种新的扩展型算法,以进一步提高网格资源的利用率。最后,本文对以上三种算法的实验结果进行了比较分析。     

网格计算中基于信任机制的层次任务调度模型

提出了一种分布式层次任务调度模型,该模型将任务调度分两层进行,并且将信任机制引入其中以提高网格的服务质量及运行效率。提出了适应该模型的调度算法,算法同时考虑了网格实体间的信任关系、预测执行时间、QoS需求和价格因素,并动态调整它们在交易中所占的比重,从而较好地适应不同用户的需求。分析和仿真表明,该调度模型增强了网格环境的安全性和适用性,提高了执行效率,并降低了交易失败率。     

多QoS约束网格作业调度问题的多目标演化算法

针对网格计算中的多QoS约束网格作业调度问题,以独立作业为研究对象,将其规约为多目标组合最优化问题．通过深入剖析多目标最优化理论及其演化算法,结合网格作业调度自然特征,提出了一种解决多QoS约束网格作业调度问题的多目标演化算法．该算法求解多个QoS维度效用函数指标的非劣解集,尝试解决多管理域间网格用户、资源管理者等网格实体的多目标协同问题．仿真结果表明,在时间维度、可靠性维度、安全性维度QoS效用值等用户级QoS指标,以及丢弃作业数等系统级指标方面该算法与QoS-Min-min和QoS-Sufferage等同类算法相比具有较好的综合性能．     

网格计算中任务调度算法的研究和改进

任务调度一直是网格计算中的热点问题,任务调度的目的是最优地分配任务,实现最佳的调度策略,以高效地完成计算任务。在网格环境中,资源的合理有效利用是实现任务调度的关键问题之一。本文首先论述静态任务调度算法和动态任务算法的原理和优缺点等,然后结合Min-min、Max-min算法的优点设计一种新的调度算法SA-MM,根据资源的使用情况自适应调度相应算法进行任务到资源的映射。最后,用GridSim模拟工具对网格计算中Min-min、Max-min和SA-MM任务调度算法进行仿真实验,分析和比较它们的调度长度(MakeSpan)和资源负载情况等影响任务调度效率的指标。     

基于GRIDSIM的网格调度Min-Min算法改进研究

本文中的网格任务调度算法是在研究异构工作流系统基于OGSA网格协同任务调度的过程中,根据网格环境中资源的可用度,在特定的相依性网格任务环境下,对经典Min—Min算法进行了部分改进,提出基于资源可用度和任务相关性的相依性网格任务映射启发式算法。在作者所设计的层次网格任务调度器中得到了较好的调度效果和调度服务质量。     

Vague集多QoS属性ER测量方法及网格任务调度

针对网格环境中的不确定性,提出一种基于ER（Evidential Reasoning）的Vague集多QoS（Quality of Service）属性测量方法。该方法用Vague集表示用户及资源的模糊QoS属性,用证据理论盼ER算法将分层的QoS属性融合为综合效用值。通过算例分析,证明了该方法的可行性和正确性。进一步将该测量方法结合到网格任务调度,提出一种网格任务调度算法（VSFM QoS-Guided-TS）,通过仿真结果表明,VSFMQoS—Guided—TS在保留QoS不确定性的情况下,减小了调度时间跨度,提高了调度效率。