网格环境下基于多QoS约束的任务调度算法研究

针对网格任务调度过程中的QoS （Quality of Service）约束可扩展性不足、资源利用率低等问题,提出一种多QoS约束的Min_Min任务调度算法。该算法首先计算待调度任务QoS与每个资源QoS的匹配值,并根据匹配值的大小确定任务分配的先后顺序,然后再依次对已排序的任务选取具有最小最早完成时间所对应的资源进行分配。在保证QoS匹配质量的同时,也注重资源节点的利用率。仿真实验结果表明,该算法在综合性能上明显优于Min_Min算法。     

基于资源有效性分级的网格任务调度算法

为解决网格环境下有多QoS约束的任务调度问题,对异构环境下网格资源相对于任务的有效性进行分析,提出了资源有效性的概念,并根据有效资源的数量对所有任务分级,提出了一种分级约束下的网格任务调度算法GC-Min-Min.最后,通过一个网格任务调度仿真实验,考察了不同的有效资源比例对任务调度的影响,并将新算法与Min-Min算法进行了对比.实验结果表明,该算法有较小的任务完成时间,更适用于有多QoS约束下网格任务的调度.     

改进的DBSCAN聚类算法在云任务调度中的应用

针对云计算环境中任务调度中存在的执行效率低的问题,提出了一种基于改进的基于密度的聚类算法(DB-SCAN)的云任务调度策略.首先使用改进的基于密度的聚类算法DBSCAN对云任务进行聚类,然后与已经分类的资源进行匹配,解决资源与任务匹配程度低的问题.实验结果表明,对任务进行聚类后进行任务调度,任务在终端上的平均执行时间减少了大约35.2％,任务的调度时间也有了明显减少.     

基于改进遗传算法的QoS移动网格任务调度

移动网格环境具有高度的动态性,任意时刻都可能发生资源的变化,任务调度因此变得复杂,提出了一种面向服务质量(QoS)的移动网格任务调度策略.建立资源和任务模型,定义任务优先级,将任务分成若干子集,子集内调度采用改进遗传算法,选取时延和跨度为QoS指标,编码和遗传操作上体现资源对任务QoS的匹配调度,使最优解尽力满足任务QoS;同一资源上分配的任务,按优先级顺序执行.仿真结果表明,调度算法可以较好地满足用户的QoS,调度跨度也较优.     

协作分簇多频带超宽带系统资源优化分配算法

为获得分集增益,减小算法复杂度,以簇作为最小资源分配粒度,将协作分集技术引入到分簇多频带超宽带系统中,提出改进的时频码（TFC：Time-Frequency Coded）模型。基于凸优化理论,提出在总功率受限情况下最大化系统容量的簇分配算法和功率分配二维递归算法。为降低算法复杂度,又进一步提出以用户对簇的相对需求度为判断的快速跨层资源优化分配算法。仿真表明,快速跨层资源优化分配算法可以在满足用户服务质量要求（QoS）的同时,在系统容量和用户之间公平性方面得到很好的折衷。     

云计算下保障公平性的多资源分配算法

针对云计算平台多资源分配公平性问题,文中在DRF算法基础上,提出了云计算动态资源需求公平分配模型,并提出了基于信誉因子的增强公平性分配算法．算法引入信誉因子,对云中计算节点资源使用情况进行实时评估,对恶意长时间侵占资源行为进行惩罚性分配,刺激节点在任务结束后释放占用资源,确保了平台中其他节点资源配额不受影响．与现有方案相比,基于信誉的增强公平性分配算法在保证分配公平的前提下,增强了对公平性的保障,有效地确保了云计算平台资源调度的公平性、可靠性．     

基于顶点覆盖问题解的与/或优先约束任务调度算法

系统描述了与/或网模型及与/或优先约束任务调度的可行性判定算法.以顶点覆盖问题为基础,证明与/或优先约束任务调度最小完成时间问题是NP完全的.提出一种启发式调度算法,解决与/或优先约束任务调度最小完成时间问题.通过算法示例表明,该算法对与/或优先约束任务图具有良好的调度性能,能够得到一个最优唯与任务图,从而证明在实时优先约束任务调度中引入图优化的理论,是解决优先约束任务调度问题的一个有效途径.     

基于整体公平的D2D无线资源分配算法

针对引入设备与设备(D2D)通信的蜂窝系统进行无线资源分配时D2D接入率低、未同时兼顾蜂窝用户(CUE)和D2D用户(DUE)公平性的状况,提出一种基于整体公平的D2D无线资源分配算法.首先它允许多个D2D对复用一个CUE资源,然后基于图着色理论对多个D2D对进行分簇以及重构,再以最大化CUE和重构簇整体公平性为目标为它们分配恰当的资源块(RB).仿真分析表明,与其它方案相比,基于整体公平的D2D无线资源分配算法能有效提高系统整体的公平性、接入率以及吞吐量.     

基于混合业务的OFDMA系统资源分配

针对存在混合业务的OFDMA系统的子载波和功率分配问题,提出了一种基于折衷因子的次优资源分配算法,在系统总发送功率的限制下使得系统的吞吐量最大,同时保证实时业务用户的QoS要求和非实时业务用户资源分配的比例公平.该算法将自适应资源分配与自适应调制相结合,并加入了比特调整和优化处理,对实时业务用户和非实时业务用户间的资源利用进行了有效的折衷.分析和仿真结果表明,SRATF算法在不增加复杂度的前提下减少了运行时间,保证了非实时业务用户间的公平性.     

基于双适应度遗传退火的云任务调度算法

云计算是当前计算机领域研究的热点,其中云任务调度算法性能的好坏直接影响到云计算平台的整体性能.为了满足云计算平台庞大用户群的不同服务需求,针对现有的云计算任务调度算法提出一种双适应度遗传退火任务调度算法(DFG2A),基于该任务调度算法的任务调度策略能够有效平衡用户对任务各项属性的需求,提高云计算平台的用户满意度.实验结果证明了该算法能兼顾云计算平台总任务执行时间和用户需求,是云计算环境下一种有效的任务调度算法.     

Fair resource allocation algorithm for the smart TV system

In order to address the resource allocation problem of the smart TV system, a resource allocation algorithm based on the nonlinear elastic task model is proposed. First, we define fairness of QoS levels and describe the fair resource allocation problem of the smart TV system. Then, based on the nonlinear elastic task model, a fixed-point iteration method is used to solve the resource allocation problem and a sufficient condition for the convergence of the method is derived. Finally, nonlinear elastic task model is applied to the adaptive fair sharing controller. Simulation results show that the proposed algorithm can obtain fair resource allocation with a faster convergence speed than existing algorithms.     

Anisotropy of Mechanical Behavior in Commercially Pure Titanium Sheets

Commercially pure titanium( CP Ti) sheets show typical planar anisotropy due to inherently crystallographic texture and rolling process. To characterize the initial,planar,plastic anisotropy of CP Ti sheets in forming process,uniaxial tensile tests of cold-rolled TA1 sheets at 0°,45° and 90° to the rolling direction were performed at room temperature,corresponding stress-strain curves and Lankford coefficient( r value) were obtained. Based on Hill'48 and Barlat'89 yield criteria,the anisotropic behavior of TA1 sheets was investigated. In order to verify the accuracy of two models,the experimental values of yield stress and r were compared with predicted ones. It revealed that Barlat '89 criterion with M = 6 is the best agreement with experimental data,and the obtained model can be used in the simulation of forming process.     

基于资源分组的多约束云工作流调度算法

已有的云工作流调度算法采用全局搜索方式进行资源选取,存在计算成本高、对大规模云系统适应性差的问题。该文提出了基于资源分组的多约束云工作流调度算法,采用有向无环图的方法,对云工作流中的多任务之间的执行顺序和数据交换等属性进行量化建模;使用模糊聚类方法实现基于资源多维特征的分组处理,降低工作流任务到资源匹配过程中的搜索空间;并引入执行时间和成本预算约束,将工作流的任务调度问题转化为有约束条件的极小极大问题进行快速求解。仿真测试表明,该算法显著降低了任务执行完成时间和成本。     

高速旋转相控阵雷达基于资源预规划的任务调度算法

针对传统时间指针调度算法应用于高速旋转相控阵雷达任务调度时,任务执行时间偏移率高引起探测性能下降的问题,提出一种资源预规划的任务调度算法。首先,按照调度间隔对应的任务扇区进行资源预规划,将任务饱和扇区的任务按照时间偏移率最小原则调配到相邻空闲扇区,在任务调度阶段根据扇区总资源限制优先选择高优先级任务;然后,根据任务期望执行时刻排序形成任务执行列表。该算法时间利用率高于传统的算法,任务执行偏移率低于传统算法,工程实现简单、计算量低。仿真实验表明了算法的正确性和有效性。     

多用户协同通信系统资源的优化分配算法

针对多用户协同通信系统中的剩余功率分配不合理问题,提出了一种基于用户间公平性的子载波分配和优化剩余功率分配的联合资源管理算法．首先在保证用户资源分配公平性下给出基于平均功率分配下的子载波分配,其次利用调和平均值算法对剩余功率进行优化分配．仿真结果表明,所提出的算法能够在满足用户质量需求和公平性的同时,可提高系统的容量和用户容量,降低系统的误码率．     

Spectrum-Efficient and Fair Resource Scheduling for MBMS in LTE Systems

An improved spectrum-efficient and fair resource scheduling algorithm for multimedia broadcast multicast service (MBMS) in long term evolution (LTE) systems is proposed in this paper. By jointly considering the channel conditions of all the users, the average packet loss rate, and the fairness of users in the MBMS group, the transmission data rate of the MBMS group is first selected according to the link adaptation and the average packet loss rate of users. Then, the resource blocks are allocated to MBMS groups according to the scheduling priority. Such a resource scheduling algorithm further balances the system throughput and user fairness. Theoretical analysis and simulation results show that the proposed algorithm can achieve a good tradeoff between system throughput and user fairness in comparison with traditional scheduling algorithms.     

Downlink Resource Allocation with Multi-Objective Optimization in OFDMA Systems

A downlink radio resource allocation algorithm is proposed for orthogonal frequency division multiple access( OFDMA) systems. The resource allocation problem about system throughput and user fairness is formulated based on the multi-objective optimization theory. Then the optimality conditions are derived,according to which a joint subcarrier and power allocation algorithm is proposed. The simulation results show that the proposed algorithm can dynamically achieve arbitrary levels of compromise between throughput and fairness by adjusting the weighting coefficient,outperforming some static algorithms. In comparison,the classic maximum rate algorithm( MRA),max-min algorithm and proportional fairness( PF) algorithm can only achieve tradeoff in a certain level and are all special cases of the proposed algorithm.     

保证混合业务质量的跨层OFDMA资源分配方法

提出了一种新的跨层正交频分多址（OFDMA）系统资源分配方法,其综合考虑了无线信道的时变特征和媒体接入子层（MAC）业务质量（QoS）要求,将MAC层分组调度和物理层的OFDM子信道分配及自适应调制编码进行联合设计,目的是在保证实时时延敏感业务和非实时业务的QoS基础上最大化系统吞吐量。在子载波分配过程中,分别采用了信道依赖的最早预期 (CD-EDD)算法和 最小速率需求(MRR)算法,对实时时延敏感业务和非实时业务进行调度。基于IEEE 802.16标准建立了动态仿真模型对算法性能进行评估,结果表明较传统的最大信噪比方法在系统吞吐量相近的基础上对时延特性、用户公平性方面有较大性能提升。     

共享资源约束下多核实时任务分配算法

为了提高多核实时系统任务分配效率,研究分组固定优先级调度策略下的任务分配算法.通过分析核间任务阻塞对任务最坏情况响应时间产生的影响,提出由于任务间共享资源冲突而引发了任务分配故障问题;指出负载非均衡算法,如First-fit算法、Best-fit算法容易引发任务分配故障.为了避免该问题,提出基于分组与负载均衡的任务分配算法.该算法将存在访问共享资源冲突的任务分配到同一核上,以避免核间任务阻塞;当这些任务无法分配到同一核上时,将这些任务依次分配到当前负载最轻的核上以避免任务分配故障.可调度性分析实验表明,采用该算法可以避免任务分配故障,减少分配任务所需的处理器核数(比Worst-fit算法少10%～40%).