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。     

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。     

基于有向无环图网格独立任务调度算法*

提出了基于有向无环图多约束网格环境下独立任务的调度模型,为其建立多约束线性规划模型,通过求解模型节点的优先级,获得网格各计算节点最优任务调度数;然后基于多约束最优任务调度方案,提出多约束带宽优先启发式算法(MCOPBHATS)和多约束计算速度优先启发式算法(MCOPCHATS)。实验结果表明,在多约束异构的网格环境下实现大量独立任务调度时, MCOPBHATS和MCOPCHATS算法的性能优于基于多约束最优任务调度方案的MinMin 算法。     

一种基于代价抢占的混合可重构任务调度算法*

针对同时存在独立任务和相依性任务的混合可重构任务调度,提出了基于代价抢占的混合可重构任务实时调度算法。提出了相依性任务等价运行截止时刻的计算方法,使混合可重构任务按照配置截止时刻排队配置。针对相依性任务调度特点,分析得到了相依性任务集合调度失败的充分条件,提前判定和丢弃无法调度成功的相依性任务集合;通过有限预配置防止相依性任务无效占用可重构资源;通过基于代价抢占减少调度失败任务个数。仿真结果表明,该调度算法提高了任务调度成功率。     

基于优先级和优化完成时间的网格调度算法

网格由大量的异构资源组成,具有复杂性、动态性和自治性特点。高效的网格调度算法可以充分利用网格系统资源,提高网格处理应用程序的能力。Min min算法是一个简单、快速、有效的调度算法,但由于总是先分配小任务而不能确保负载平衡。文中首先对网格系统中任务的数据传输和执行进行分析,计算并优化Min min算法的任务完成时间,再根据任务需求赋予任务优先级,通过优先级安排任务调度,提高算法负载平衡能力,最后在上述分析基础上提出POTE Min min(Priority and Overlap Transmission and Execution Min min)调度算法。     

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。     

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。     

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。     

采用配置完成优先策略的可重构任务调度算法

如何隐藏和减少配置时间是相依性可重构任务调度的关键问题.提出一种采用配置完成优先策略的相依性可重构任务调度算法,通过基于预配置优先级的列表调度算法,实现将后续任务的配置时间隐藏于前驱任务的运行时间中,并采用基于配置完成优先策略的配置重用机制,减少了任务调度后的配置过程,从而在总体上缩短了相依性任务集合的运行时间.仿真结果表明,该调度算法能有效避免调度死锁,并可减少相依性可重构任务的整体运行时间.     

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.     

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。     

基于任务复制的网格任务调度算法

网格中资源之间存在着通信延迟,通过任务复制的冗余,可以减少任务之间的通信开销,缩短整个计算程序的计算时间。目前网格中的任务调度算法基本上是没有考虑任务复制的;而基于任务复制调度算法往往会产生过多的复制任务,增大系统开销,甚至有可能延迟计算时间。由于基于任务复制的任务调度是一个NP问题,因此本文提出了一种基于任务复制的网格资源调度算法,以减少调度长度为主要目标、减少任务复制量和资源占用量为次要目标。该算法在调度长度和任务复制数量以及占用资源数量方面都等于或优于其它算法。     

基于模糊聚类思想的网格独立任务调度算法

任务调度是网格研究的核心问题之一,在研究网格任务调度问题的基础上,利用模糊聚类思想提出将网格任务与资源进行混合模糊聚类的网格独立任务调度算法,该算法将最适合的资源分配给与之相适应的任务,即尽量将任务调度到恰好满足其需求的资源上执行,从而把综合能力大大超过当前任务的资源“预留”给将来的任务使用,算法具有良好的性能和负载均衡效果,为网格任务调度提供一种新的思路。     

MAS动态协作任务求解模型与算法

针对网格环境的自治性、动态性、分布性和异构性等特征.提出基于多智能体系统(mutil agent system, MAS) 博弈协作的资源动态分配和任务调度模型,建立了能够反映供求关系的网格资源调度动态任务求解算法,证明了资源分配博弈中Nash均衡点的存在性、惟一性和Nash均衡解.该方法能够利用消费者Agent的学习和协商能力,引入消费者的心理行为,使消费者的资源申请和任务调度具有较高的合理性和有效性.实验结果表明,该方法在响应时间的平滑性、吞吐率及任务求解效率方面比传统算法要好,从而使得整个资源供需合理、满足用户QoS要求.     

计算网格中的资源选择与调度算法

针对文中描述的计算网格资源环境模型,构造了一种分布式的层次型任务调度模型,任务调度分为计算资源站点的选择以及资源站点内部的本地调度两层进行。通过研究该调度模型,提出了一种基于双目标衡量函数的资源选择算法,该算法可以通过设置相关参数动态调节响应时间和价格在总目标中所占比重。试验结果表明能够选择综合满足响应时间和价格这两个目标的计算资源,以适应用户的不同需求。     

基于网格的任务调度与资源分配有效机制的研究

为实现QoS路由技术,提高网格的服务质量,本文定义了网格服务中任务调度的通信开销,给出了QoS路由树的生成原则,提出网格堆排序算法和QoS路由选择算法,利用算法实现了网格的任务调度与分配机制的设计.实验证明本设计能提高网格资源管理的效率.     

A distributed multiple dimensional QoS constrained resource scheduling optimization policy in computational grid

This paper is to solve efficient QoS based resource scheduling in computational grid. It defines a set of QoS dimensions with utility function for each dimensions, uses a market model for distributed optimization to maximize the global utility. The user specifies its requirement by a utility function. A utility function can be specified for each QoS dimension. In the grid, grid task agent acted as consumer pay for the grid resource and resource providers get profits from task agents. The task agent' utility can then be defined as a weighted sum of single-dimensional QoS utility function. QoS based grid resource scheduling optimization is decomposed to two subproblems: joint optimization of resource user and resource provider in grid market. An iterative multiple QoS scheduling algorithm that is used to perform optimal multiple QoS based resource scheduling. The grid users propose payment for the resource providers, while the resource providers set a price for each resource. The experiments show that optimal QoS based resource scheduling involves less overhead and leads to more efficient resource allocation than no optimal resource allocation.     

基于效益最优的网格资源调度

网格资源管理和调度是一个非常复杂和重要的研究问题,传统的集中式管理和调度方法很难适用于网格计算环境,基于经济模型的资源管理和调度成为当前的研究热点。论文提出了一个基于效益最优的网格资源调度算法,模拟试验表明新的调度算法具有较好的调度长度。