基于融合进化计算的网格任务调度算法

在网格计算中,任务调度是一个重要的组成部分。针对网格环境异构、分布等特点,该文结合遗传算法与蚂蚁算法的优点,在双层进化结构基础上,提出了一种基于融合进化计算的网格任务调度算法。模拟实验结果表明：在网格环境下,调度算法具有明显的优势。     

融合安全的网格依赖任务调度双目标优化模型及算法

为了解决异构网格环境下依赖任务调度问题面临的安全威胁,综合考虑网格资源节点的固有安全性和行为安全性,分别构建了一个网格资源节点身份可靠性度量函数和行为表现信誉度评估策略.同时,为了确立任务安全需求与资源节点安全属性之间的隶属关系,定义了安全效益隶属度函数,从而建立一个网格任务调度的安全融合模型.以此为基础,提出一个时间-安全驱动的双目标优化网格依赖任务调度模型.为了求解该模型,处理任务间约束关系时引入深度值和关联耦合度的排序定义,再结合网格任务调度问题的具体特点,重新定义和设计新的粒子进化方程.同时,基于均匀分布向量和粒子浓度定义了选择策略,从而提出一种双目标优化的网格依赖任务调度粒子群进化算法,并运用概率论的有关知识证明算法的收敛性.最后,对所提出的离散粒子群进化算法进行了多角度分析和大规模仿真实验,其仿真结果表明,该算法与同类算法相比,不仅具有较好的收敛速度和单目标优化性能,而且在任务调度长度和安全满意度方面具有更好的双目标优化综合性能.     

基于遗传算法的网格任务调度方法研究

网格任务调度是典型的 NP 完全问题,因此如何快速地找到全局最优解是网格任务调度的难点所在.而遗传算法在解优化问题上具有快速性和健壮性,因而遗传算法是解决复杂的非线性问题,特别是复杂环境下的资源调度的有效方法.文中先对网格任务调度进行建模,把资源分配抽象成染色体上的等位基因,然后采用遗传算法对生成的染色体进行杂交、变异进化模拟,并且利用相对适应度以及精英选择来提高算法的收敛性.仿真结果表明,该改进算法能更有效地解决网格任务调度问题     

一种基于双层进化结构的网格任务调度算法

在网格计算中,任务调度是一个重要的组成部分,并被证明为NP完全问题,以启发式方法求解较为适合。针对网格环境异构、分布等特点,本文运用遗传算法原理,结合高度分层排序,提出了一种基于双层进化结构的网格任务调度算法。模拟实验结果表明,在网格异构环境下,本算法优于其它几种算法。     

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。     

网格计算中任务调度算法的仿真研究

研究网格计算中任务调度优化问题,由于网格环境具有动态性、异构性等特点,对高效调试资源效率有影响,导致传统网格任务调度算法收敛速度慢、局部最优等缺陷,使网格任务调度效率低.为了提高网格任务调度效率,提出一种基于粒子群算法的任务调度模型.模型根据任务调度原理和粒子群算法特点,建立了网格任务调度的元任务模型和性能指标的数学模型,然后采用粒子群算法对该模型进行求解,提高资源利用率和任务执行效率.仿真结果表明,根据粒子群算法的任务调度策略,提高了任务调度的速度和效率,很好的解决网格任务调度中存在的难题.     

自适应邻域的多目标网格任务调度算法研究

针对网格计算中的多目标网格任务调度问题,提出了一种基于自适应邻域的多目标网格任务调度算法。该算法通过求解多个网格任务调度目标函数的非劣解集,采用自适应邻域的方法来保持网格任务调度多目标解集的分布性,尝试解决网格任务调度中多目标协同优化问题。实验结果证明,该算法能够有效地平衡时间维度和费用维度目标,提高了资源的利用率和任务的执行效率,与Min-min和Max-min算法相比具有较好的性能。     

基于OPNET的局部网格任务调度平台设计

在充分考虑网格动态性和异构性的前提下,采用模块化设计方法,在OPNET环境下构建了一个局部网格任务调度仿真平台。在该平台上,比较了SF, LF, FCFS, EDF等网格任务调度算法。仿真实验结果表明调度算法运行良好,该网格仿真平台提供了一个通用的、模块化、可扩展的网格任务调度模拟环境,能够较好地满足网格任务调度要求。     

基于免疫原理的网格任务调度算法

针对网格资源管理的任务调度问题,提出一种网格任务免疫调度算法。算法遵循克隆选择、亲和度成熟2个免疫原理,求解网格任务调度问题的全局最优解。讨论种群代数设置和算法参数的设置对该算法性能的影响。仿真实验结果表明,与传统的网格任务调度算法相比,该算法具有任务调度速度快、资源分配时间短、运行稳定等优点。     

设备网格中的任务调度算法

基于设备网格环境中仪器设备的利用率和提交任务的QoS需求来考虑,结合任务调度算法Min-min,提出了一种设备网格中的Qos-Balance任务调度算法.该算法既保证了负载均衡性和又可满足提交任务的QoS需求.实验结果表明,该算法是一种可行的设备网格任务调度算法.最后介绍了算法实验的结果分析.     

采用遗传-退火算法的网格依赖任务可信调度

针对异构网格环境下的依赖任务调度问题面临的安全性挑战,综合考虑网格资源节点的固有安全性和行为安全性,构建一个网格资源节点身份可靠性度量函数和行为表现信誉度评估策略;同时为了确立任务安全需求与资源节点安全属性之间的隶属关系,定义了安全效益隶属度函数,从而建立了一个网格任务调度的安全可信模型.以此为基础,定义任务需求表示模型和网格资源拓扑模型,提出一种安全可信的网格任务调度新模型.为求解该模型,在遗传算法的基础上,设计新的进化算子即改进的交叉算子、内部交叉算子及作为变异的迁移算子,同时引入模拟退火算法增加搜索精度,从而提出了一种新的遗传-退火算法.仿真实验表明,在相同条件下,该算法比同类算法在调度长度、安全可信值及收敛性等方面具有更好的综合性能.     

仿真网格中一种基于知识的动态任务调度算法

仿真网格是以通用网格技术为基础、面向仿真领域的专用网格,目前国际上对仿真网格的研究尚处于起步阶段.现有的分布式仿真HLA(high level architecture)体系结构中的仿真资源和联邦成员是静态绑定的,网格技术的引入使得仿真资源的动态分配成为可能.根据仿真网格任务调度的特点,在仿真网格中建立了一种任务调度模型,并针对该模型,提出了一种新的基于知识的动态任务调度算法KMO,该算法适用于将N个相互独立的计算需求不同的仿真任务调度到M个随时间动态变化的仿真资源上,它能对若干次调度后的结果进行统计并提炼成"知识"反馈给算法预处理部分,使得该算法在动态多变的环境中能获得比较稳定的性能.实验结果表明,在仿真网格环境中,该算法的性能优于网格中传统的任务调度算法.     

网格资源超图划分聚类任务调度

网格计算是当前一个活跃的研究领域,其中任务调度是实现网格计算目标的一个重要部分.为获得良好的网格任务调度性能,提出了一种基于资源超图划分聚类的网格任务调度算法RHPC.该算法根据网格环境下资源数量庞大、异构、多样的特点,在构建的网格资源超图模型基础上,预先对资源进行性能划分聚类,将任务与聚类资源相匹配并实施调度.模拟实验结果证明算法缩短了任务资源相匹配的时间,提高了任务调度的性能,是一种有效的网格任务调度算法.     

基于改进遗传算法的网格任务调度研究

网格任务调度是一个NP完全问题,它关注大规模的资源和任务调度,要求采用具有高效性的调度算法.提出了一种基于改进遗传算法的网格任务调度算法,在算法初始化种群产生时引入min-min算法和max-min算法,从而提高初始化种群的质量;算法迭代过程中采用了一种新的局部收敛判断以及改进的变异操作来防止局部收敛.仿真结果表明,该改进算法能更有效地解决网格任务调度问题.     

一种快速网格任务调度策略

网格任务调度目标有很多,如用户要求任务轮转时间短、花费代价小,而资源提供者希望资源利用率高等,这些目标相互冲突,因此网格任务调度不仅是一个NP难问题,而且是一个多目标优化问题.本文根据网格环境下任务的时间相关性特点,对传统蚁群算法进行了改进,提出了一种快速网格任务调度算法.该算法不仅解决了网格调度中多目标优化问题,而且依据任务调度历史信息生成蚁群算法的初始信息素分布,提高了蚁群算法的求解速度.     

离散微粒群优化算法在网格任务调度中的应用

网格任务调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一.在研究现有任务调度策略的基础上,指出Min-Min算法的负载不均衡性.借鉴遗传算法中的交叉操作过程,提出了一种新的任务调度算法.该算法对传统的连续型微粒群优化算法进行改进,使其适用于网格任务调度问题的优化处理,实现网格资源的优化分配.仿真研究表明该算法更符合网格调度的复杂环境,能得到较短的任务执行时间和较好的负载均衡性.对比分析表明,离散微粒群优化算法所得结果优于常用的Min-Min调度方案,是一种高效的调度方法.     

基于动态备份的容错网格任务调度*

提出了一种基于自适应备份的网格容错任务调度算法:最高百分之k备份算法.该算法对任务的安全需求和资源的信任等级进行匹配,在系统安全等级较低并且网络和主机可能失效的网格环境中进行容错任务调度.调度时,该算法根据整个网格系统的安全状况,对具有最高安全需求的百分之k的任务进行动态备份,任务备份数根据系统安全状况自适应变化,并对失败的任务重新调度.仿真结果表明,该算法可以有效提高不安全网格环境下的任务调度成功率,具有很好的容错性和可扩展性,优于固定备份数的网格任务调度算法.     

基于禁忌算法的双层结构网格任务调度研究

合理的任务调度算法可以在很大程度上提高网格系统的利用率。针对网格环境异构、分布等特点,提出了基于禁忌搜索算法（TS）的双层结构网格任务调度算法,仿真实验表明,该方法具有良好的解质量和搜索能力,对异构系统中的任务调度具有较好的处理结果。     

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。     

一种基于SOA的网格任务调度框架

目前网格任务调度算法大都通过仿真手段进行验证,缺少在实际的网格任务调度系统中检验。通过在实施网格项目中的经验,提出了一种基于SOA的网格任务调度框架GTSF（Grid Task Scheduling Framework）,该框架通过web服务技术将任务调度解耦为多个服务模块,不仅简化了算法设计人员的工作量,还使得网格任务调度系统更加稳定。最后基于GTSF设计并实现了一个图像渲染应用供其他网格应用的开发人员参考。实际的网格应用开发过程显示GTSF使得基于Globus中间件的网格应用系统能够更快、更好的开发和部署。