网格工作流引擎的设计与实现

针对传统工作流调度策略只强调任务的执行顺序、忽略任务本身相互间的逻辑关系等不足,基于GT4网格环境,以网格服务及其间的协作关系为出发点,设计并实现了用DAG(directed acyclic graph)模型描述网格工作流,并通过网格服务流语言(gridserviceflowlanguage,GSFL)形式化解析工作流的网格工作流引擎系统架构。在该架构中,设计并实现了基于Dijkstra的工作流调度算法,通过实例对该网格工作流引擎和调度算法进行了实验,实现了预期效果。     

一种新颖的网格工作流调度算法

针对当前网格工作流调度算法中大多只考虑DAG结构的网格工作流、涉及QoS参数较少及将多QoS参数聚合成一个单目标函数进行优化调度的现状,提出了一种新颖的网格工作流调度算法。该算法基于表达结构丰富的AGWL语言建模网格工作流,且基于MOPSO算法所设计的带多QoS约束的多目标优化的网格工作流调度算法。通过与基于NSGA-Ⅱ算法的网格工作流调度算法比较,表明了该算法的有效性。     

基于服务质量的网格工作流算法优化

本文介绍了网格的基本概念,结合工作流任务的服务质量(QoS)需求,提出了基于服务质量的网格工作流调度算法,对GGWF算法中的LGSS算法做了改进,提出了ILGSS算法,对该算法的算法复杂度进行了分析,并在局域网环境下做了仿真实验,并给出了实验结果和分析,提出了在网格环境下探索自适应的工作流事务机制这一十分重要的研究方向,为网格环境下工作流的调度提供了一种新的解决方案.     

一种网格工作流动态调度算法

由于网格系统异构和资源动态变化,网格工作流多个任务对资源的不同需求,以及任务之间的时序、因果和数据依赖关系,使得网格工作流调度问题非常复杂,低性能的资源和任务调度策略,将会增加任务的执行时间并降低整个网格系统的吞吐量。本文针对网格工作流的特点提出了一种动态调度算法,该算法追求优化执行时间和系统负载均衡的双重目的,最后通过实验验证了该算法的可行性和优越性。     

基于微粒群算法的网格工作流优化调度问题的研究

网格工作流中的调度问题是一个复杂且具有挑战性的问题,它影响着网格工作流执行成功与否及效率的高低.针对具有时序和因果约束关系的网格工作流优化调度问题进行了研究,建立了网格工作流的任务调度模型和调度问题的目标模型,并应用微粒群算法来优化网格工作流中任务的调度.实验结果证明该算法优于传统的调度算法.     

融合DE和NSGA-Ⅱ算法的网格工作流调度研究*

针对当前网格工作流调度算法中大多只考虑DAG结构的网格工作流、考虑QoS维数较少及将多QoS参数聚合成一个单目标函数进行优化调度的现状,基于AGWL网格工作流模型,提出了一种带QoS约束的多目标优化的网格工作流调度算法,该算法是将DE的变异和交叉算子替换NSGA-Ⅱ中的变异和交叉操作所设计的一种调度算法。通过与基于NSGA-Ⅱ的网格工作流调度算法比较,表明了该算法的有效性。     

服务质量感知的网格工作流调度

在网格工作流中引入服务质量,可以使网格中的资源更好地围绕用户的要求进行组织和分配,服务质量为工作流执行过程中选择成员服务提供了依据.工作流服务质量的估算和服务质量感知的工作流调度是实现服务质量感知的网格工作流的两个关键问题.基于一种网格工作流模型讨论了网格工作流的服务质量参数体系,提出了工作流服务质量的估算算法和网格工作流调度数学模型,并提出了基于遗传算法的调度方法.仿真实验表明,该调度算法具有较好的收敛性.     

基于网格资源预测的任务优先级调度算法

根据网格工作流中任务的依赖关系和截止时间,以及资源的有效度和MIPS（每秒百万条指令）,提出基于网格资源预测的任务优先级调度算法。把网格任务工作流抽象为有向无环图,找到该工作流的关键路径,计算每个任务的最迟开始执行时间,作为任务的优先级。在算法中考虑用户的要求和资源的类型,以及任务调度失败后重新分配的问题。实验验证了该算法的有效性。     

基于遗传算法的网格服务工作流调度的研究

网格服务的提出为网格工作流的研究提供了新的契机与挑战,由网格服务组成的工作流（GSF）的调度问题是一个典型的NP问题。利用遗传算法所具有的并行性和全局解空间搜索的特点,针对网格服务调度问题,提出基于遗传算法的网格服务工作流调度算法GSFGA,并改进了遗传算法的收敛特性,通过分析实验结果证明该算法优于传统的调度算法。     

QoS约束下基于双向分层的网格工作流调度算法

为使网格工作流的执行满足用户QoS要求,应用有向无环图描述工作流,并分析其中的关键活动,把用户对工作流的整体QoS约束分割为对单个任务的QoS约束.以此为基础,提出了一种基于双向分层的网格工作流调度算法Q-TWS.该算法通过对工作流正向分层和逆向分层,可以方便并准确找到任务之间的并行关系.Q-TWS可最大程度放松对任务执行时间的约束,在增加调度灵活性的同时又满足用户的QoS要求.实验表明,Q-TWS算法与TL算法相比,在同样的截止时间约束下,工作流执行时间较短,且工作流执行费用较小.     

基于GAPSO混合算法的网格工作流调度研究

网格工作流调度关注大规模的资源和任务调度,是一个复杂且具有挑战性的问题,它影响着网格工作流执行成功与否以及效率的高低。提出了基于遗传粒子群(GAPSO)的混合算法,引用了特殊的适应度函数,设定了动态的交叉和变异概率,并提出了动态切换算法的方法。结合各自算法的优势,在算法运行初期利用遗传算法的全局搜索能力进行优化搜索,在后期利用粒子群较强的局部搜索能力加快收敛速度。仿真结果表明该算法在执行时间方面有一定的优越性,能更有效地解决网格工作流调度问题。     

多QoS约束的双目标最优的网格工作流调度研究*

针对当前网格工作流调度算法中大多只考虑DAG结构的网格工作流,涉及QoS参数较少或将多QoS参数聚合成一个单目标函数进行优化调度,提出了一种多QoS约束的双目标最优的网格工作流调度算法。该算法是基于AGWL网格工作流模型和改进的MOPSO算法,其目标是在满足可靠性、可利用性和声誉这三维QoS参数约束下,同时最小化两个冲突目标,即响应时间和服务费用。通过与原MOPSO所设计的网格工作流调度算法比较,该算法能获得更优的优化解。     

云工作流中基于分时虚拟机的任务层调度算法

云计算是新的一种面向市场的商业计算模式,向用户按需提供服务,云计算的商业特性使其关注向用户提供服务的服务质量。任务调度和资源分配是云计算中两个关键的技术,所使用的虚拟化技术使得其资源分配和任务调度有别于以往的并行分布式计算。目前主要的调度算法是借鉴网格环境下的调度策略,研究基于QoS的调度算法,存在执行效率较低的问题。我们对云工作流任务层调度进行深入研究,分析由底层资源虚拟化形成的虚拟机的特性,结合工作流任务的各类QoS约束,提出了基于虚拟机分时特性的任务层ACS调度算法。经过试验,我们提出的算法相比于文献[1]中的算法在对于较多并行任务的执行上存在较大的优势,能够很好的利用虚拟的分时特性,优化任务到虚拟机的调度。     

基于资源有效度的网格工作流任务调度算法

针对执行时间限制严格的DAG类型网格工作流任务调度问题,考虑到网格环境中存在多个性能相同的网格资源,但其有效度和价格各不相同将会对工作流任务调度产生影响,该文利用有限状态连续时间的Markov过程的数学模型,提出一种网格工作流调度算法。在DAG中的关键路径上资源系统有效度满足用户要求的一定信任水平,选择执行费用相对较低的资源。仿真实验结果验证了算法的有 效性。     

基于OGSA网格的分层式网格任务调度器设计

文章根据网格任务调度的需求、网格任务调度的特点,在充分分析一般网格任务调度的过程等的基础上,另外考虑到了网格计算环境的一些特点,比如虚拟化、分层次及自治的本质特征,以及在工作流任务协同需求下网格任务的资源依赖、粗粒度、重复执行等特性的前提下,改进设计了一种网格工作流任务主从式分层调度模型,并给出了调度策略和调度算法实现。该调度器模型在实际的网格工作流任务协同系统中得到了较好的应用效果。     

基于D-Petri Net和动态调度的网格工作流

提出了网格工作流体系结构;给出了基于D-Petri Net的网格工作流建模语言和验证方法,利用该建模语言生成的过程模型适合网格资源动态性的特点;分析了根据网格性能动态产生并行任务和动态调度的算法;最后介绍了在Globus上实现的原型系统和在基因测序中的应用,该系统具有良好的效果。     

DAG分割模型下的云工作流调度策略

为了优化云工作流调度的经济代价和执行效率,提出一种基于有向无循环图（DAG）分割的工作流调度算法PBWS。以工作流调度效率与代价同步优化为目标,算法将调度求解过程划分为三个阶段进行：工作流DAG结构分割、分割结构调整及资源分配。工作流DAG结构分割阶段在确保任务间执行顺序依赖的同时求解初始的任务分割图;分割结构调整阶段以降低执行跨度为目标,在不同分割间对任务进行重分配;资源分配阶段旨在选择代价最高效的任务与资源映射关系,确保资源的总空闲时间最小。利用五种科学工作流DAG模型对算法进行了仿真实验。结果表明。PBWS算法仅以较小的执行跨度为开销,极大降低了工作流执行代价,实现了调度效率与调度代价的同步优化,其综合性能是优于同类型算法的。