基于p2p思想和关键路径的网格资源调度

在网格环境中,一个好的调度策略可以提高网格资源的利用率,但现阶段的基于调度中心的资源调度方式已不能满足节点越来越多的网格,因为当节点越来越多的时候,调度中心资源调度的能力会剧减;所以提出了一种将关键路径和p2p思想相结合的网格资源调度方法,使用基于关键路径的调度算法找出需求调度的节点,节点和节点之间使用p2p的思想进行调度;此策略可以有效缓解当网格中节点增多传输速率衰减的问题。     

基于动态关键路径的云工作流调度算法

为了提高资源行为动态异构的云环境中工作流任务的调度效率,提出了一种基于动态关键路径的工作流调度算法CWS-DCP。算法将工作流任务结构定义为有向无循环图DAG模型,改进了传统关键路径的一次性搜索模式,结合云资源可用性动态可变的特征,以动态自适应方式搜索关键路径,并确定关键任务。同时,在关键任务调度后,局部DAG的关键路径搜索根据资源可用性再次迭代更新,从而动态决策任务与资源间的调度方案。通过仿真实验,构建了三种不同类型的工作流结构作为测试数据源,并与其他六种同类型的启发式和元启发式算法进行了性能比较。实验结果表明,在资源可用性动态改变和工作流规模不断增大的情况下,CWS-DCP算法在多数工作流结构中均能得到执行跨度更好的调度方案和更少的调度开销。     

基于人工免疫的网格资源任务调度算法

目前，网格计算作为一种新的计算范式正在兴起。资源调度是其中的一个重要研完领域。该文以AIS的克隆选择算法为基础，给出了基于人工免疫系统的网格资源调度算法。首先，对网格资源任务调度问题给出了形式化描述，随后用结构化的语言对算法进行了说明，最后通过仿真实验对算法的有效性以及算法参数对性能的影响进行了验证。     

动态自适应网格调度算法

利用大量的计算资源,网格具有高性能低费用的计算优势,但是合理的调度方案是充分利用网格资源的关键因素。提出基于模拟退火算法的动态自适应网格调度算法,根据网格资源和作业的动态特性,进行分批调度,根据调度过程中部分调度信息动态自适应地修改算法参数,设计邻域结构,优化作业完成时间。最后通过GridSim仿真环境和其他算法进行比较,获得较好结果。     

基于改进蚁群算法的网格资源调度研究

为进一步掌握网格资源动态运行状态,以便合理调度网格资源,提高任务执行效率,提出了一种基于改进蚁群算法的网格资源调度策略。该算法引入了一个网格资源空闲所需时间向量F,通过向量F动态调整网格资源负载情况,达到快速实现遥感资源空间检索的目的。从仿真实验结果可以看出,改进蚁群算法比蚁群算法和其他算法更优,网格资源的利用效率更高。     

基于MAS协同的动态资源优化调度策略研究*

目前,围绕着网格中的资源调度方法,虽然已提出了各种调度算法,但是都不能很好地适应网格环境下的自治性、动态性、分布性和异构性等特征。针对动态计算网格资源调度问题,基于多智能体协同技术和市场博弈机制,对计算网格资源分配技术进行了深入研究,提出了能够反映供求关系的基于计算经济机制的网格资源调度模型,建立了消费者的效用函数,给出了资源调度的动态博弈算法。仿真实验说明资源利用率比传统算法好,整个资源的供需合理、负载均衡。     

一种基于蚁群算法的网格任务调度方法

网格资源具有动态变化,广域分布及系统异构的特性,如何分配调度这些资源成为网格计算研究领域一个重要研究课题。国内外在网格任务调度研究上已经做了大量工作,但是这些算法大多是基于计算网格的,不能很好的适应服务网格环境下存在任务相关性的调度,同时在适应网格的动态性、异构性上也存在不足。针对目前网格调度机制存在的问题,提出了一种基于蚁群算法的服务网格任务动态调度方法,仿真实验结果表明该算法具有较好的性能和自适应性。     

一种新的经济网格计算任务调度控制模型

针对动态计算网格资源调度问题,基于多智能体协同技术和市场博弈机制,对计算网格资源分配技术进行了深入研究,提出了基于计算经济的网格资源调度模型,设计了消费者的效用函数,讨论了资源分配博弈中Nash 均衡解,设计了一种网格资源调度算法.仿真实验表明,资源调度算法能够为消费者的资源数量提供参考,规范消费者行为,从而使得整个资源的分配趋于合理,促进交易量.     

三维重建网格系统中资源调度的研究

网格系统中存在着大量动态、异构的资源,有效的利用这些资源可以达到提高图像三雏重构的速度的目的.设计了图像三维重建系统的资源调度结构,基于该结构提出了改进启发式调度算法,并对算法的执行过程和并行任务集的存储方法进行论述.最后,利用GridSim对调度算法进行仿真测试.仿真测试结果表明,在图像三维重建系统中,改进启发式调度算法比传统的Min-Min算法具有更高的执行效率.     

基于MAS市场机制的动态计算资源调度模型研究

针对动态计算网格资源调度问题,结合多Agent系统(multi agent syste,MAS)协同技术和市场竞价博弈机制,对计算网格资源分配技术进行了深入研究,提出了能够反映供求关系的基于市场经济的网格资源调度模型,该模型一方面能够充分利用消费者Agent的协商能力,另一方面能够充分考虑消费者的行为,使得消费者的资源申请和分配具有较高的合理性和有效性.同时,设计了消费者的效用函数,论证了资源分配博弈中Nash均衡点的存在性和惟一性以及Nash均衡解.基于所提资源调度模型,设计了一种网格资源调度算法.仿真实验表明,资源调度算法能够为消费者的资源数量提供参考,规范消费者竞价,从而使得整个资源的分配趋于合理.     

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。     

基于任务-资源分配图优化选取的网格依赖任务调度

任务调度是网格应用系统获得高性能的关键.网格计算中一个大型的应用程序往往被分解为具有依赖关系的多个任务.在资源个体差异较大、广域互连的网格环境下任务间的依赖关系对传统的调度策略提出了新的挑战.任务调度的主要工作是为任务分配资源以及确定任务的执行次序,将依赖任务的可能的资源分配方案表示为任务-资源分配图（T-RAG）,在该图的基础上提出了基于T-RAG优化选取的依赖任务调度模型,将依赖任务调度问题转化为图的优化选取问题,解析最优任务-资源分配图可以同时确定资源分配方案和任务的执行次序即为最优调度方案.最后,实现了基于该模型的任务调度算法,该算法与ILHA算法的对比分析表明,在资源差异较大及任务间存在大量数据传输的情况下所提出的算法更优.     

仿真网格中一种基于知识的动态任务调度算法

仿真网格是以通用网格技术为基础、面向仿真领域的专用网格,目前国际上对仿真网格的研究尚处于起步阶段.现有的分布式仿真HLA(high level architecture)体系结构中的仿真资源和联邦成员是静态绑定的,网格技术的引入使得仿真资源的动态分配成为可能.根据仿真网格任务调度的特点,在仿真网格中建立了一种任务调度模型,并针对该模型,提出了一种新的基于知识的动态任务调度算法KMO,该算法适用于将N个相互独立的计算需求不同的仿真任务调度到M个随时间动态变化的仿真资源上,它能对若干次调度后的结果进行统计并提炼成"知识"反馈给算法预处理部分,使得该算法在动态多变的环境中能获得比较稳定的性能.实验结果表明,在仿真网格环境中,该算法的性能优于网格中传统的任务调度算法.     

网格资源发现中移动Agent路径优化的研究

在对动态网格资源发现模型研究的基础上,改进了移动Agent在网格环境中的动态巡游策略.分析和比较了路径优化算法,在遗传算法和蚁群算法融合的基础上,提出了基于Agent的网格资源发现机制中进行路径优化的新方法,解决移动Agent为完成用户指定的资源发现任务在网格动态环境中移动时的迁移路径问题.实验结果表明了该算法的可行性,适应网格的动态性,以及提高网格资源发现的效率.     

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。     

基于资源状态可靠度的网格工作流调度算法

针对执行时间限制严格类型的DAG类型网格工作流提出一种新的基于资源状态可靠度的网格工作流调度算法。该算法根据用户提交的工作流执行时间要求,利用Chapman-Kolmogorov向后方程来计算出DAG图中关键路径上各资源在任务到达时刻均处于“闲状态”的概率大小,然后选择一组资源组合的状态可靠度大于用户要求的信任度置信水平α且总费用较低的一组资源。最后通过实验验证了该算法的有效性。     

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。     

分布式网格系统的任务调度算法DE Scheduling

目前研究的动态任务调度算法都基于集中式或部分分布式网格系统,系统中心节点(组)进行资源管理。该文提出一种面向无资源管理的完全分布式网格系统动态任务调度算法DE Scheduling。该算法使用任务冗余调度算法屏蔽解决系统的动态性问题,通过动态调节冗余量减少无效计算和保证系统负载均衡。使用给定平均连接度的无标度网络演化模型构造具有1 000个节点的Internet网络模型仿真任务处理过程。仿真结果表明,任务数为10 000~100 000时该系统冗余调度次数均为2次,冗余计算量占总计算量的比例不超过0.35%,且随着任务数增加而递减。     

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。