基于有向无环图的成本-时间优化调度算法

网格计算环境下,基于有向无环图（DAG）的成本-时间优化调度算法运用经济规律把网格用户的任务映射到网格资源中运行。OGS算法考虑了任务间的优先关系,使得任务完成时间最小,但没考虑到在网格环境中所需的成本。Nimrod/G模型中提出基于时间和成本限制下的优化调度算法（DBC）考虑了时间和成本,但没考虑任务间的优先关系。本文综合考虑了成本-时间因素以及任务间的优先关系,在不增加完成时间的基础上,把任务映射到价格便宜的机器上,提出了基于有向无环图的成本-时间优化调度算法。通过仿真表明,相对OGS算法,该算法减少了所需成本。     

基于有向无环图的两层网格监测系统

资源监测系统是网格实现中的重要一环，Global Grid Forum已提出用网格监测体系结构（grid monitoring architecture,GMA）来解决这些问题，在此基础上，提出一种基于有向无环图的两层资源监测系统（DTGMS）。该系统使用有向无环图来描述资源间的依赖关系，把它作为该系统的逻辑基础，总体结构分为维护层和工作层同，维护层存储管理监测元数据和控制工作层的运行，工作层依据维护层提供的元数据，负责实际的数据采集、处理、输出等与被监测动态数据直接相关的工作。工作层的监测代理实现为控制核心和扩展模块两部分，有利于实现功能动态扩展。还比较详细地介绍了系统各模块间的交互协议与通信优化。征收GMA相比，新系统更好地满足了网格监测的需求，以较低的系统开销获得较多的功能。     

基于有向无环图的成本-时间优化调度算法

网格计算环境下,基于有向无环图(DAG)的成本-时间优化调度算法运用经济规律把网格用户的任务映射到网格资源中运行.OGS算法考虑了任务间的优先关系,使得任务完成时间最小,但没考虑到在网格环境中所需的成本.Nimrod/G模型中提出基于时间和成本限制下的优化调度算法(DBC)考虑了时间和成本,但没考虑任务问的优先关系.本文综合考虑了成本-时间因素以及任务间的优先关系,在不增加完成时间的基础上,把任务映射到价格便宜的机器上,提出了基于有向无环图的成本-时间优化调度算法.通过仿真表明,相对OGS算法,该算法减少了所需成本.     

网格任务调度方法研究

网格计算中的关键问题之一是计算任务在各个资源之间的调度。提出了基于量子遗传算法（QGA）的网格任务调度算法,以减少调度时间为主要目标,增加资源利用率为次要目标。该算法采用量子比特间接编码的方式,通过有向无环图（DAG）来描述子任务间的依赖关系,根据深度值来给子任务的执行顺序进行排序。仿真结果显示,无论是任务完成时间还是资源利用率,此方法都明显优于基于遗传算法（GA）的网格调度算法。     

网格优化有向超图任务调度算法

任务调度是网格计算的一个重要部分.分析网格环境下任务调度的特点以及传统DAG图的优缺点,吸取有向超图的优点,将有向超图理论融合网格环境特征,建立了网格环境下的优化有向超图模型,并在此基础上通过网格优化有向超图的水平构形、标号及带宽计算实现任务对网格资源的映射与调度,提出网格优化有向超图任务调度算法GODHTS.模拟实验结果证明了该模型及其算法的有效性和优越性.     

独立任务调度的启发式算法

任务调度是一个NP-hard问题,而且是并行与分布式计算中一个必不可少的组成部分,特别是在网格计算环境下任务调度更加复杂。该文提出了满足负载均衡的一个启发式任务调度算法。给出了选择处理机和任务的方法,以提高算法的效率。实验表明该算法是一个高效率的调度算法,并且几乎总是找到了最优调度方案。     

经济模式下基于有向无环图的优化调度算法设计

Buyya提出的费用-时间优化算法运用经济规律把网格用户的任务映射到网格资源,但没有考虑任务间的优先关系。本文综合考虑时间、费用以及任务间的优先关系等诸多QoS需求,提出了基于有向无环图的优化调度算法。通过仿真实例,论证了该算法的优越性。     

树型网格计算环境下的独立任务调度

任务调度是实现高性能网格计算的一个基本问题,然而,设计和实现高效的调度算法是非常具有挑战性的.讨论了在网格资源计算能力和网络通信速度异构的树型计算网格环境下,独立任务的调度问题.与实现最小化任务总的执行时间不同(该问题已被证明是NP难题),为该任务调度问题建立了整数线性规划模型,并从该线性规划模型中得到最优任务分配方案??各计算节点最优任务分配数.然后,基于最优任务分配方案,构造了两种动态的需求驱动的任务分配启发式算法:OPCHATA(optimization-based priority-computation heuristic algorithm for task allocation)和OPBHATA(optimization-basedpriority-bandwidth heuristic algorithm for task allocation).实验结果表明:在异构的树型计算网格环境下实现大量独立任务调度时,该算法的性能明显优于其他算法.     

基于逆向分层的网格工作流调度算法

有向无环图DAG(Directed Acrylic Graph)描述的工作流时间费用优化问题是计算网格下一个基本的且难以求解的问题.通过分析DAG图中活动的并行和同步完成特征,采取由后向前方法将活动逆向分层(BottomLevel,BL),将工作流截止期转化为层截止时间,提出截止期约束的逆向分层费用优化算法DBL(Deadline BottomLevel).算法中同层活动的开始时间不同于DTL(Deadline Top Level)算法中设置相同的策略,而是分别由其前驱活动确定,时间浮差被平均分配到各分层,以尽量增大活动的费用优化区间.通过大量模拟实验将DBL和MCP(mini mumCritical Path)、DTL两算法比较,结果表明DTL将MCP的平均费用降低15.62%,而DBL将MCP的平均费用降低24.74%.最后讨论了截止期和分组参数对算法性能的影响.     

树型网格平台上任务重分配调度改进算法*

应用线性规划方法对树型异构网格平台上任务调度重分配问题进行建模,证明了树型异构网格平台上任务调度重分配机制,并提出改进后的树型网格平台上任务重分配调度算法。该算法的思想是在子树内完成任务重分配后,要将该子树内多余的任务都传输到该子树的根节点。通过对算法进行模拟实验表明,在给定时间内,该改进算法所能调度的最大任务数优于现有算法。     

具有模糊多目标的网格任务调度算法

在异构的网格计算平台上,网格中有用户、资源管理员、组织管理者等实体,这些实体对网格的管理、使用、维护、安全性、可靠性等目标都提出了要求,并且这些目标有时是不可量化的。针对具有模糊多目标网格计算的任务调度问题,提出模糊多目标网格任务调度模型,使用模糊化等式对多目标进行模糊处理,给出求解该模型的模糊化定理,并对该定理进行证明。利用差分优化算法无需目标函数连续可微的特点,提出使用模糊差分优化算法完成模糊多目标的网格任务调度。实验结果表明,模糊差分优化算法较现有算法在执行时间上处于劣势,但在可靠性、安全性和丢失任务数三个指标上要优于现有算法。     

网格计算中基于并行克隆遗传算法的任务分配与调度

实现网格计算的一个重要目的在于实现地理分布、异构资源的统一描述方法,提供用户虚拟的统一资源界面,并将用户提出的服务要求透明、动态地分配给最适应的资源上执行。针对目前任务调度的应用现状,提出了一种既能使资源负载均衡又能充分利用系统资源的并行克隆遗传算法,该启发式算法能显著地降低资源最优分配中的计算复杂度,使其能满足实时调度的需要。实验结果表明这种算法优于其他调度算法。     

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。     

用蚂蚁算法进行网格任务调度的研究

将蚂蚁算法用于网格环境任务调度,测试和选取了蚂蚁算法的各种参数,设计和实现了基于蚂蚁算法的网格任务调度策略,将任务调度和资源管理相结合,兼顾系统的负载平衡和QoS,取得了较理想的实验结果。     

云计算环境下基于路径优先级的任务调度算法

为了最小化云计算系统的任务调度长度,结合表启发式调度技术和任务复制的思想提出基于路径优先权的任务调度算法.采用一种新方法计算DAG图中任务节点及边的权值,从最高优先权的路径开始依次选择任务进行调度,并通过有选择性地复制任务节点的父任务来减少任务间信息传送的时间花费,最后将任务安排到使其执行完成时间最早的虚拟机上.通过随机产生的DAG图与HEFT算法进行对比分析,实验结果表明了该算法能获得较短的调度长度.     

网格环境下改进的独立任务调度遗传算法

针对网格环境下独立任务的调度问题,提出了一种新的混合遗传算法,通过调整算法结构,来增加染色体的多样性,通过加入针对特定问题的调整操作,来有效地提高算法的局部搜索能力,使遗传算法兼具全局和局部搜索能力,防止早熟收敛。仿真实验表明,跟其他算法相比,提出的算法取得了很好的调度长度,并且收敛速度也很快。     

一种基于效用最优的计算网格资源调度算法

针对具有时间和费用约束的网格资源调度问题，通过分析任务的执行时间和执行费用与用户效用函数的关系，建立了效用函数模型，在此基础上提出了一种针对task farming应用程序模式的基于效用函数最优的启发式调度算法——效用最优调度算法。实验表明，与费用 时间均衡调度算法相比，本算法能给用户带来更高的效用。