基于QoS Guided Min—min改进后的网格调度算法

在对网格调度现有算法的研究基础之上，对QoS Guided Min-min算法进行了分析，介绍了在任务对资源有特殊要求时算法的不足，并对其进行了改进。最后，使用GridSim模拟任务调度，对Min—min算法、QoS Guided Min—min算法和改进后的QoS Guided Min—min算法进行对比分析，验证了改进后算法的高效性。     

基于Min-Min改进后的网格调度算法

在对于网格计算中现有的任务调度算法的研究基础上，仔细分析了调度算法中最经典的Min-min算法，指出了该算法中所存在的负载不平衡的缺点，并在该算法的基础上提出了一个改进模型来有效的平衡负载，同时给出了相应的Balance-Min-Min算法。最后采用SimGrid工具包对所提出的算法进行仿真，验证了算法的合理性和高效性。     

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。     

基于Min—Min和蚁群算法的网格任务调度方法

网格任务调度是网格计算的研究热点,也是一个NP难问题。文章结合Min-Min算法和蚁群算法的优点,提出了一种基于Min—Min群算法（MMACO）的任务调度方法。仿真实验表明：在网格环境下,该算法具有较好的全局最优求解能力和较快的收敛速度。     

Min-Min调度算法的研究与改进

在动态、异构的网格环境中,任务调度是复杂并且极具挑战性的一个问题。在分析任务调度算法的基础上,着重研究了经典的Min-Min调度算法,分析了Min-Min调度算法的缺陷,即负载不均衡,并且不能从经济的角度来实现调度。针对负载均衡和经济这两方面来对Min-Min调度算法进行改进,提出了基于价格改进的Min-Min调度算法,分析表明,改进后的算法在一定程度上平衡了负载,并且节省了一部分费用,说明了算法的可行性。     

改进的Min-Min算法研究

任务调度是网格系统中重要的一环,而任务的调度算法更显得是重中之重。本文对Min-Min算法进行分析,指出Min-Min算法存在的不足。结合网格任务调度的目标,分别从最优调度、负载均衡、服务质量、价格费用4方面提出几种改进的Min-Min算法,重点介绍算法思路,指出算法的优缺点,为以后的改进工作提供参考。     

基于改进遗传算法的网格资源调度研究

本文借鉴了面向分组的调度算法的优点,深入分析了遗传算法中编码串各个位的权重特点及个体的模式规律,对传统遗传算法进行了改进,新的算法具有面向分组、有针对性、同时又能够借助优良个体特征模式进行变异的特征,所以能够自适应地、并且有方向性地进行变异,从而增加了种群的多样性、提高了收敛速度。通过在本文后面的对比实验,证明了当标准遗传算法(GA)调度算法与改进遗传算法(MGA)同时应用在相同(资源数和任务数相同)的网格调度系统中时,后者使网格调度的总体响应时间有了明显的减少;并且当调度的规模增大时,具有更好的性能。     

基于性价比改进的网格调度算法

在动态、异构的复杂网格环境中,任务调度算法已被证明是一个NP难问题.Min-Min调度算法是研究其它调度算法的基础之一.在分析Min-Min调度算法的基础上,指出该算法的缺陷:负载不均衡并且调度的过程中没有考虑费用的问题.针对这两个方面,提出了一种基于性价比改进的调度算法,通过分析表明,改进后的算法在费用、负载平衡度方面有了很大的提高,并且节省了很大一部分费用,说明改进后的算法在一定程度上提高了算法的效率,提高了网络的整体性能和总体吞吐量.     

基于改进遗传算法的网格资源调度策略算法研究

提出了一种基于改进遗传算法的任务调度策略算法,该算法并将子任务按照层次深度排序,兼顾网格资源的运算能力。通过DAG图荻取层次关系,解决种群中的非法染色体问题。在种群进化的时候采用多种群、强父代染色体进化重组的方案。通过仿真实验表明,该算法具有一定的全局搜索能力和局部搜索能力,通过仿真对比可以表明该算法在搜索能力和搜索速度上优于普通的遗传算法。     

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。     

网格计算中Min—Min算法及改进算法的研究

讨论了Min-Min算法、QoS guided Min—Min算法以及基于任务优先级的QoS guided Min-Min算法,并分析了实验仿真结果。     

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。     

一种基于虚拟截止时间制导的改进的Min-Min元任务调度算法

在网格环境下,资源状况和用户行为相当复杂,是一个异构计算环境,元任务（meta—task）调度比传统并行调度更为复杂。如何映射一组任务到一组机器上被证明是NP问题,其目的一般是最小化任务完成时间（makespan）。为解决这一问题,已经提出一些启发式任务调度算法,例如具有代表性的MinMin元任务调度算法。本文在Min-Min元任务调度算法的基础上,通过虚拟截止时间制导的方法来改进Min-Min算法。实验结果表明,本文提出的算法具有更短的任务完成时间。     

基于Min-Min遗传算法的网格任务调度方法

针对网格环境异构、分布等特点,在现有的任务调度算法的基础上,结合Min-Min算法和遗传算法的优点,提出了一种基于Min-Min遗传算法的任务调度方法。仿真实验表明：在网格环境下,该算法具有合理性和高效性。     

一种负载均衡的网格任务调度算法

在分析网格计算中经典的Min-Min和Max-Min任务调度算法的基础上,针对Min-Min算法存在的负栽不均衡的缺陷,本文提出了一种负载均衡的网格任务调度算法LBGTSA,以有效地均衡负载;给出了LBGTSA算法的设计原理和实现过程,而且采用GridSim模拟工具对LBGTSA和Min-Min算法进行了模拟实验,实验结果分析表明,LB（汀SA比Min-Min能获得更小的Makespan,而且能有效地均衡负载。     

一种改进型Min-Min调度算法

依据经典Min-Min调度算法,针对网格任务本身以及资源的属性,采取了具体化属性参数的方法,选取具有代表性的相关属性,设计了约束函数和优先权模型,从不同角度改进算法,提出了P-Min-Min调度算法。将调度算法仿真结果中的若干数据进行了系统的比较和分析,从而验证了改进的调度算法在解决类似问题的有效性。