基于QoS的网格任务分组调度算法

分析了网格任务调度中经典的Max-Min算法,在此基础上充分考虑了服务质量(QoS)对任务调度的影响,并结合执行成本概念,提出了一个基于QoS约束的网格任务分组调度算法——MOS算法,目的是追求任务的高执行效率和使用者的低使用成本。     

基于多QoS约束的数据网格任务调度算法研究

针对数据网格环境下的多QoS约束任务调度问题,提出了一种基于最早完成时间与QoS相识度的数据网格任务调度算法(data grid task scheduling algorithm based on Min-min and QoS similarity,MS-GTSA).该算法将最早完成时间与S-GTSA算法相结合,在任务调度过程中,选取任务QoS约束与资源QoS匹配最佳,且完成时间最早的一项优先进行调度.在满足任务最佳QoS匹配的同时,时间跨度得到了较大的改善.仿真结果表明,该算法有效降低了任务调度的时间跨度,在综合性能上较S-GTSA算法有所提高.     

基于D-S理论的区间值模糊多QoS测量与网格任务调度算法

非凡的服务质量是网格的基本特征,基于QoS的网格任务调度问题已成为国内外研究的热点.由于网格环境的复杂性和用户主观判断的模糊性,传统基于QoS的网格调度算法不能处理具有多个模糊QoS需求的调度问题.用区间值模糊来描述用户的主观QoS需求信息,提出基于D-S理论的区间值模糊多QoS测量方法,对区间值模糊数表达的用户多QoS需求进行融合与处理,再将这些区间值模糊数QoS融合值作为任务的优先级加入到任务调度算法中,提出一种基于D-S理论的网格任务多匹配调度算法.研究结果和仿真实验表明,该算法不仅可以处理区间值模糊不确定性信息,在满足用户多QoS需求的情况下还可大大减小任务调度的时间跨度.     

多QoS约束的双目标最优的网格工作流调度研究*

针对当前网格工作流调度算法中大多只考虑DAG结构的网格工作流,涉及QoS参数较少或将多QoS参数聚合成一个单目标函数进行优化调度,提出了一种多QoS约束的双目标最优的网格工作流调度算法。该算法是基于AGWL网格工作流模型和改进的MOPSO算法,其目标是在满足可靠性、可利用性和声誉这三维QoS参数约束下,同时最小化两个冲突目标,即响应时间和服务费用。通过与原MOPSO所设计的网格工作流调度算法比较,该算法能获得更优的优化解。     

基于广义随机Petri网的网格调度模型

针对网格资源调度中负载不均衡问题,在基于QoS且具有容错性的任务调度算法基础上提出一种基于任务优先级的QoS约束参数的调度策略。采用广义随机Petri网建立网格调度模型,增加Petri网的抑制弧功能,实现优先调度策略。结果证明了该策略优先运行紧迫任务,并且其运行任务时间和费用的综合代价较小。     

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。     

一种多QoS目标约束的云计算任务调度策略

针对云计算环境下大量用户任务请求各异的服务质量（Quality of Service, QoS）调度目标要求,通过综合考虑云用户任务的截止时间底线、调度预算等QoS目标约束条件以及各类可用资源的性能参数,对任务调度的多QoS目标约束条件进行形式化建模,基于构造的隶属度函数将多QoS目标约束的优化求解问题转化成一个单目标约束的优化问题,对转化后的单目标约束优化问题进行近似求解,最终提出一种多QoS目标约束的云计算任务调度策略。在CloudSim模拟器上的仿真结果表明,提出的多QoS目标约束的云计算任务调度策略总体上优于传统的Min-min算法以及改进的以QoS为导向的Min-min算法。     

基于多QoS需求驱动的网格资源调度研究

为解决网格用户多QoS需求的资源调度问题,引入了满意度函数模型和经典Min-Min算法。将众多网格QoS分为性能和信任两类,选取性能QoS中的优先级、时效性、精度性和信任QoS中的安全性、可靠性共五个指标,分别构建每一维QoS参数的满意度函数模型并形成QoS综合满意度函数模型,由此设计多QoS约束的网格资源调度(Q-Min-Min)算法,以期将Min-Min算法中按照期待执行时间(ETC)进行调度改为按照服务质量综合满意度(QSM)进行调度。仿真实验表明,改进的Q-Min-Min算法在任务的跨度和成本两项性能指标上均比Min-Min算法更具优势,取得了较为理想的结果,证明了基于多QoS需求驱动的网格资源调度的有效性。     

一种结合优先级和QoS的任务调度策略

任务调度算法的研究是网格计算的关键问题之一,直接关系到网格中调度的效率和质量.Min-Min算法总是调度完成时间最短的任务,具有实现简单、时间跨度短的优点,但也有机器严重负载不均衡的缺点;QoS Guided Min-Min算法对Min-Min算法有所改进,但仍然存在不足.提出基于任务优先级和QoS约束的Min-Min算法,并在GridSim上模拟实现三种算法,验证改进后算法的优越性.     

网格环境下基于QoS的协作型任务调度算法研究

在深入研究网格环境下任务调度算法的基础上,提出一种基于QoS的协作型任务调度遗传算法并通过引入协作型任务的形式化描述DAG图构造了QoS参数模型.该参数模型提出了任务完成时间、价格和可靠性三个QoS参数并将这些QoS参数引入遗传算法,实现了网格环境下协作型任务调度对服务质量的优化并保证了协作型任务之间的数据依赖.通过与DAG-MIN和DAG-GSA算法的对比实验表明,该算法能在保证较优调度性能的同时大幅度提高调度的服务质量.     

融合DE和NSGA-Ⅱ算法的网格工作流调度研究*

针对当前网格工作流调度算法中大多只考虑DAG结构的网格工作流、考虑QoS维数较少及将多QoS参数聚合成一个单目标函数进行优化调度的现状,基于AGWL网格工作流模型,提出了一种带QoS约束的多目标优化的网格工作流调度算法,该算法是将DE的变异和交叉算子替换NSGA-Ⅱ中的变异和交叉操作所设计的一种调度算法。通过与基于NSGA-Ⅱ的网格工作流调度算法比较,表明了该算法的有效性。     

一个市场驱动的QoS网格工作流任务调度算法

网格调度关系到整个网格任务运行的效率,因此在网格的研究过程中,已经提出了很多调度算法.但这些算法大部分是对元任务(Meta-task)进行调度,很少是针对关联任务的.在考虑用户QoS(Quality of Service)需求的情况下,提出了一个市场驱动的QoS网格工作流任务调度算法.仿真实验结果表明了该算法的合理性和有效性.     

基于信任QoS增强的网格服务调度算法

针对目前服务网格资源管理中存在的信任机制与调度机制分离的缺陷,基于网格信任模型与信任效益函数,讨论了信任QoS增强的计算服务调度问题．分析传统调度算法的缺陷,提出了基于信任关系的网格服务调度算法．该算法在保证服务性能Qos要求的同时兼顾信任QoS的要求．对基于信任关系的网格服务调度算法性能进行了多角度分析和大规模仿真实验．结果表明:该算法较传统的基于性能QoS的调度启发式和另外两种基于信任Qos的调度启发式而言,不仅具有较优的平均信任效益、总信任效益和较小的最终服务期,而且在失效服务数和系统吞吐率等方面具有较好的综合性能．     

一种新颖的网格工作流调度算法

针对当前网格工作流调度算法中大多只考虑DAG结构的网格工作流、涉及QoS参数较少及将多QoS参数聚合成一个单目标函数进行优化调度的现状,提出了一种新颖的网格工作流调度算法。该算法基于表达结构丰富的AGWL语言建模网格工作流,且基于MOPSO算法所设计的带多QoS约束的多目标优化的网格工作流调度算法。通过与基于NSGA-Ⅱ算法的网格工作流调度算法比较,表明了该算法的有效性。     

QoS based resource scheduling by computational economy in computational grid

In this paper, we consider multiple QoS based grid resource scheduling. Each of grid task agent's diverse requirements is modeled as a quality of service (QoS) dimension, associated with each QoS dimension is a utility function that defines the benefit that is perceived by a user with respect to QoS choices in that dimension. The objective of multiple QoS based grid resource scheduling is to maximize the global utility of the scheduling system.     

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.     

无线网络信道队列状态感知资源调度算法

资源调度时实现资源的有效利用、保证业务的QoS发挥着重要作用.对跨层资源调度问题的研究状况进行了概述.(1)根据所采用的技术体制和约束类型,介绍了单载波系统和OFDM系统的多用户机会调度问题和算法,分析了单一类型和多种类型资源共享约束下的机会调度算法;(2)分别从队列调度、子栽波分配和功率控制3个方面,对基于队列和信道状态信息的资源调度算法进行了分析和比较;最后指出了需要进一步研究的问题.     

结合预测机制和QoS约束的网格资源调度算法的研究

资源调度是网格计算领域中的研究热点之一.以达到最优的资源利用率和提高用户对服务的满意程度为目标,定义了资源QoS约束和形式化描述;在任务完成期限和网络带宽的双重属性约束下结合预测机制,提出了网格资源调度算法Senior;应用GridSim工具包实现了相关的调度算法,并对调度算法仿真结果中的数据进行了分析和比较,验证了Senior调度算法在解决类似问题的优势.     

网格环境下一种可调目标的启发式调度策略

针对网格环境下不同类型的任务执行时间相差较大的问题,提出了基于任务平均执行时间的忍耐度的概念,重新构造了启发式规则,体现了任务QoS的要求;并将这种服务质量的需求与任务完成时间相结合,给出了一个可调节的局部目标函数,实现了一种基于任务完成时间和任务服务质量的启发式调度算法OA-Sufferage;最后,给出了服务率(service ratio)的概念和定义,定量地衡量任务得到的服务质量.实验结果表明,该策略优先调度那些等待时间相对于执行时间较大的任务,提高了任务的服务率;而且可以通过调节局部目标函数中的偏好因子(preference factor),追求任务完成时间和QoS的不同目标,更加适合开放复杂的网格环境.