基于GridSim的网格调度模拟

详细分析了GridSim工具,并与当前几个主要的网格模拟工具进行了对比,然后探讨了GridSim工具的改进,扩展了计算资源的功能,增加了数据存储资源模型。最后提出了基于GridSim工具的分模块的调度模拟开发方法,按照这种方法建立了Min—min调度算法模拟平台,展示了GridSim工具的功能。     

故障诊断网格任务调度模型的研究*

由远程协同故障诊断与网格技术的有机结合所形成的故障诊断网格,把广域分布的专家知识、检测设备、分析软件等定义为诊断资源,而诊断资源的组织和优化调度是系统有效运转的关键。从而提出了故障诊断网格中任务调度的体系结构,分析了故障信号分解、分配至诊断资源的工作流程,并通过Gridsim结合多种调度目标进行模拟仿真,验证了该任务调度模型的可实施性。     

GridSim网格仿真工具研究

本文研究了网格仿真工具GridSim,介绍了GridSim的测试和开发方法。利用网格模拟工具,可以节省网格实验时间和费用,并可重现实验结果,给新算法和调度策略的研究提供了极大的方便。本文在GridSim中实现了Min-Min算法以及基于QoS约束的改进Min-Min算法,通过模拟实验验证了改进算法的性能。     

基于GridSim的网格模拟框架设计与实现

设计并实现一个基于GridSim的网格模拟框架GSF,利用XML语言描述网格资源、用户、作业,提供网格调度接口。针对工作流作业定义工作流描述语言GSWDL,实现一个工作流模拟器WorkFlowEngine。模拟实验结果证明,GSF可以减少用户对GridSim的学习时间和难度,为研究者提供一个易用、可扩展的网格模拟环境。     

网格任务调度算法Min-min的GridSim模拟实现

该文用模拟方法研究网格中的任务调度问题．首先对Min—min算法进行分析,然后用GfidSim对Min-min调度算法进行模拟实现,阐述了实现过程,并统计模拟结果,对Min—min算法的MakeSpan和负载等性能进行了分析,验证了模拟实现过程的正确性。     

GridSim网格仿真工具研究

本文研究了网格仿真工具GridSim,介绍了GridSim的测试和开发方法.利用网格模拟工具,可以节省网格实验时间和费用,并可重现实验结果,给新算法和调度策略的研究提供了极大的方便.本文在GridSim中实现了Min-Min算法以及基于QoS约束的改进Min-Min算法,通过模拟实验验证了改进算法的性能.     

基于GridSim的网格算法测试软件开发*

针对目前绝大部分的网格任务调度实验均建立在仿真实验的基础之上,而GridSim网格模拟器在支持多任务、多资源环境下的网格算法测试方面表现得越来越力不从心,开发一个便于网格研究者使用的网格算法测试软件迫在眉睫。设计并实现了基于GridSim的网格算法测试程序,该程序包括了构建环境模块、任务调度模块和结果输出模块三个子模块。通过实验验证,该程序能够达到在多任务、多资源环境中分析、对比和验证网格调度算法性能的目的。     

以策略为机制的网格任务调度模型研究

针对网格调度在网格中的重要性,提出了一种以策略为机制的网格任务调度模型。解释了模型中各功能部件的作用及其相互之间的关系,给出了与模型相对应的进行任务调度所需要的算法伪码。用Gridsim仿真工具验证模型的可实施性。     

基于指标体系的网格调度算法研究与实现

提出了以代价(Cost)为核心的网格任务调度指标体系,该指标体系在网格用户的QoS需求与网格系统的负载均衡性、系统可靠性与可用性,以及资源拥有者的利益之间建立了一个平衡点。由网格监控统计和计算可获得指标体系的各项指标值,根据基于网格系统与网格用户的需求所制定的指标筛选策略确定网格任务调度原则。以此为基础设计与实现了一套可满足不同网格系统与网格用户需求的算法,通过网格模拟器实验和实际网格应用验证了算法在实际网格环境中的有效性和易用性。     

基于GridSim模拟器的网格资源调度算法研究

网格资源调度策略是网格计算领域中的关键研究方向之一,网格模拟器是资源调度策略优化和改进研究的重要平台.本文研究了GridSim模拟器,对此模拟器的整个框架结构和运行机制作了阐述;对基础的Minmin算法和QoS Guided Min-min算法进行研究和改进,并通过基于GridSim包设计了应用程序,对改进后的算法进行了相应的模拟.模拟研究结果表明,改进后的算法在任务平均完成时间上优于以前的算法.     

基于GridSim的A-MM调度算法模拟

对网格计算环境中的任务调度模块做了分析,介绍了两种最经典的网格任务调度算法:Min-Min与Max-Min.通过对两者的分析,得知Min-Min算法的优点在于其执行的高效性,但它存在资源负载不平衡的问题.而Max-Min则正好相反.经过对比,提出了一种平衡两者优缺点的A-MM算法.使用GridSim网格环境仿真包建立A-MM调度算法的模拟平台,对GridSim的内部机制及用法给予简单介绍,并通过模拟实验对A-MM算法进行性能评测.评测结果表明:A-MM算法的完成时间接近Min-Min,而负载平衡性接近Max-Min,平衡了Min-Min与Max-Min的优缺点.     

基于GridSim模拟器的网格资源调度算法的研究

网格资源调度策略是网格计算领域中的关键研究方向之一,网格模拟器是资源调度策略优化和改进研究的重要平台,本文研究了GridSim模拟器,对此模拟器的整个框架结构和运行机制作了阐述,本文对基础的Minmin算法和QoS Guided Min-min算法进行研究和改进,并通过基于GridSim包设计了应用程序对改进后的算法进行了相应的模拟。模拟研究结果表明,改进后的算法在任务平均完成时间上优于以前的算法。     

多目标蚁群优化网格调度算法

提出基于蚁群算法的网格调度算法,优化作业完成时间。同时局部升级和全局升级采用不同策略,解决资源负载均衡问题,满足网格的多目标优化。最后通过Gridsim仿真环境和其他算法进行比较分析。     

一种改进QoS的网格资源多维性能调度算法

网格环境下,由于资源的异构性和动态性,任务调度已扩展为多个任务在位于不同节点的异构资源上调度,任务调度的性能直接影响到计算网格的服务质量.为提高任务调度质量,在构建网格资源映射模型的基础上,结合资源多维性能,提出丫一种改进Qos的网格资源多维性能调度算法MQMPGR,并且给出了与模型相对应的进行任务调度所需要的算法伪码.通过在Gridsim环境下的分析与比较.仿真结果证明其优于传统的任务调度算法.     

基于GridSim的A-MM调度算法模拟

对网格计算环境中的任务调度模块做了分析,介绍了两种最经典的网格任务调度算法：Min-Min与Max-Min。通过对两者的分析,得知Min-Min算法的优点在于其执行的高效性,但它存在资源负载不平衡的问题。而Max-Min则正好相反。经过对比,提出了一种平衡两者优缺点的A-MM算法。使用GridSim网格环境仿真包建立A-MM调度算法的模拟平台,对GridSim的内部机制及用法给予简单介绍,并通过模拟实验对A-MM算法进行性能评测。评测结果表明：A-MM算法的完成时间接近Min-Min,而负载平衡性接近Max-Min,平衡了Min-Min与Max-Min的优缺点。     

基于GridSim模拟器的网格资源调度算法的研究

网格资源调度策略是网格计算领域中的关键研究方向之一,网格模拟器是资源调度策略优化和改进研究的重要平台,本文研究了GridSim模拟器．对此模拟器的整个框架结构和运行机制作了阐述,本文对基础的Minmin算法和QoS Guided Min—min算法进行研究和改进,并通过基于GridSim包设计了应用程序对改进后的算法进行了相应的模拟。模拟研究结果表明,改进后的算法在任务平均完成时间上优于以前的算法。     

关于网格模拟器的研究

网格将广域分布的各种资源有效聚合和共享,并以统一的方式向用户提供服务。网格模拟器是一种对真实网格进行模拟的工具,是研究网格环境中资源管理和任务调度策略优化、改进的重要工具。文中分别对Bricks,MicroGrid,Cas-Sim,GridSim,SimGrid和GangSim进行了分析,论述了这些模拟器的应用领域、优势以及不足,最后指出了当前网格模拟器的局限性和发展趋势,可以为网格研究人员和网格模拟器设计者及应用者提供一些便利。     

关于网格模拟器的研究

网格将广域分布的各种资源有效聚合和共享,并以统一的方式向用户提供服务。网格模拟器是一种对真实网格进行模拟的工具,是研究网格环境中资源管理和任务调度策略优化、改进的重要工具。文中分别对Bricks,MicroGrid,Cas-Sim,GridSim,SimGrid和GangSim进行了分析,论述了这些模拟器的应用领域、优势以及不足,最后指出了当前网格模拟器的局限性和发展趋势,可以为网格研究人员和网格模拟器设计者及应用者提供一些便利。     

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。