一种基于任务的预警卫星传感器规则调度方法

对预警卫星传感器调度方法进行了研究。对预警任务的特性进行分析,提出了一种任务分解方法以简化任务与资源复杂的对应关系并减少任务对资源占用时间的需求;针对预警任务的动态性,设计了一种基于周期与事件相结合的调度策略;根据系统对时效性的要求,提出一种基于规则的调度算法,算法在调度速度和调度性能之间更加注重前者。仿真结果表明算法能够在给定时间内得到较为满意的调度方案。     

基于层次化的网格资源三层调度模型

在分析现有的资源调度方案及模型的基础上,提出了基于层次化的网格资源三层调度模型,它由主调度器、次级调度器和计算节点组成.主凋度器根据任务的性质和需求,并参考下层次级调度器的执行情况,将部分任务分发到各次级调度器上,实现了主调度器与次级调度器之间的并行工作.基于该模型提出轮循任务分发策略.通过分析和模拟,该资源调度模型及任务分发策略在调度性能上明显优于集中式调度方案.     

基于任务复制的调度算法

任务调度是并行分布式计算系统中最具挑战性的NP完全问题之一.基于任务复制的调度是一种有效的调度方法.在通信开销较小的情况下,现已有许多算法能产生最优调度.但其最优条件要么比较苛刻,要么比较复杂.因此,针对这些算法存在的问题,提出一个新的基于任务复制的聚集调度(TDCS)算法,不仅其最优条件简单、宽松,而且该算法具有更小的时间复杂度O(dvlogd),其中,V和d分别表示任务集中任务的个数和最大入度.     

基于异构环境的Out-Tree任务图的调度算法

分布式应用程序的有效调度是异构计算系统中的一个关键问题。目前已有的Out-Tree任务图的调度算法大多基于同构环境而开发,未考虑处理机的异构性,导致调度的效率较低。针对异构计算环境,提出一个基于列表和任务复制的Out-Tree任务图的静态启发式贪心调度算法,其时间复杂度为O(hv^2p),其中h、v和p分别表示任务图的高度、任务个数和调度使用的处理机个数。实验结果表明,相比其他算法,该算法能提供调度长度较短、处理机使用较少的有效调度,其应用性更强。     

一个调度Out-Tree任务图的新算法

Out-Tree任务图代表分治算法的一大类问题。本文专门针对该类任务图,提出了一个新的调度算法。它利用fork结构的最优调度为各任务定义优先级,准确的反映了任务对调度的影响,保证了任务的正确调度顺序,得到优的调度长度。并在不改变调度长度的情况下,将结点尽可能地分配到已用处理器上,节省了处理器。实验表明,本文算法的调度性能优于现有同类算法。     

调度Fork-Join任务图的贪心算法

任务调度算法的目标是把组成并行程序的一组任务分配到多个处理器以使得程序的完成时间最短,这是一个NP完全问题.虽然许多算法在任务满足某些条件时能产生最优调度,但大多都忽略了节省处理器个数和最小化程序总的完成时间等问题.Fork-Join结构是一种并行处理的基本结构.因此,专门针对Fork-Join任务图,提出了一个能产生最优调度的新的贪心调度算法,该算法具有高的加速比和总体效率,时间复杂度为O(v2),其中,v表示任务集中任务的个数.实验结果表明,相比其它算法,该算法具有较短的调度长度、较短的完成时间,使用的处理器数较少.     

同构环境中Join任务图的一个调度算法

任务调度问题是一个NP完全问题。Join结构是一种并行处理的基本结构,虽然许多算法对Join任务图能产生最优调度,但大多都忽略了节省处理机个数和最小化程序总的完成时间等问题。因此,专门针对Join任务图,提出一个能产生最优调度的同构贪心调度算法,该算法具有高的加速比和总体效率,时间复杂度为O（v2）,其中,v表示任务集中任务的个数。实验结果表明,相比其他算法,该算法具有较短的调度长度、较短的完成时间,使用的处理机数较少。     

考虑邻域结构动态调整的多星应急调度算法

实际应用中的卫星调度方案往往受到外界因素的影响,例如电磁干扰、卫星失效、云层遮挡以及新任务的动态到达等,需要在短时间内对原始调度方案进行调整并生成新的调度方案,以保证卫星系统的稳定性.对此,考虑新任务到达情况下的卫星应急调度,建立多星协同应急调度的整数规划模型,并提出一种基于动态邻域结构的卫星应急调度算法(satellite emergency scheduling algorithm based on dynamic neighborhood, SESA-DN).设计多种类型的邻域结构以及动态的邻域选择策略,能够根据任务完成情况进行有效反馈,通过对应急任务的插入与替换生成卫星应急调度方案;同时,构建多星应急调度场景,通过大量仿真实验将SESA-DN算法与多种对比算法进行比较.实验结果表明, SESA-DN算法的稳定性优于对比算法,对于多星协同动态调度问题具有很好的适用性.     

基于通信竞争的Fork-Join任务图的调度算法

Fork-Join任务图是一种并行处理的基本结构,目前已有的Fork-Join任务图的调度算法大多没有考虑实际应用中通信链路的竞争及延迟以及节省处理机的问题,导致算法在具体应用中效率较低.因此,针对Fork-Join任务图,提出一个基于通信竞争的贪心调度算法,该算法具有高的加速比和总体效率,时间复杂度为O(vlogv),其中v表示任务集中任务的个数.实验结果表明,该算法相比其它算法具有较短的调度长度、较短的完成时间,使用的处理机数较少,具有更强的实用性.     

基于任务图的并行调度MEWFM算法

随着多核处理器体系结构在计算机领域的广泛应用,如何合理地对计算任务进行调度成为人们广泛讨论的问题。目前已经有针对多处理器的任务调度算法,但是这些算法在执行时要经过多次迭代,执行效率比较低。提出一种改进的波前调度算法MEWFM,它是一种执行时间短,加速比接近处理器核数的一种算法。这种算法主要包括任务图分层,层内调度和误差下降调度三个子算法。详细分析了这些算法的特点和执行流程。实验评测表明,算法在多处理器环境下的任务调度方面具有执行速度快,性能高等优势。     

一种调度In-Tree任务图的算法

In-Tree任务图可用来表示归并、求和等分治算法的很多问题,该文针对这种任务图提出一种分层调度算法,利用队列存放被调度的任务,在同层任务调度中,优先把前驱不为空的任务调度到其一个前驱处理器上执行,只有前驱为空的任务才考虑是否分配新的处理器。实验表明,与以前的算法相比,该算法在调度长度相当的情况下,使用了更少的处理器。     

并行任务图的优化调度算法

科学与工程计算中的很多复杂应用问题需要使用科学工作流技术,超算领域中的科学工作流常以并行任务图建模,并行任务图的有效调度对应用的高效执行有重要意义。给出了资源限制条件下并行任务图的调度模型;针对Fork-Join类并行任务图给出了若干最优化调度结论;针对一般并行任务图提出了一种新的调度算法,该算法考虑了数据通信开销对资源分配和调度性能的影响,并对已有的CPA算法在特定情况下进行了改进。通过实验与常用的CPR和CPA算法做比较,验证了提出的新算法能够获得很好的调度效果。本文提出的调度算法和得到的最优调度结论对工作流应用系统的高性能调度功能开发具有借鉴意义。     

含过程任务图的调度

我们在Ｆｏｒｔｒａｎ程序并行转换系统ＨＺＰＡＲＡ－Ⅱ的研究中遇到了含过程任务图的情形，对此我们提出了一种有效的调度方法。该方法可在Ｏ（ｎ＊ｅ）的时间内完成调度，调度结果可以与ＣＰ调度法相比     

基于图匹配的多处理机调度算法

本文对具有高通讯延迟的多处理机系统（机群系统）上的任务调度算法进行了研究，与以往算法主要考虑任务图的关键路径不同，本文给出了任务图的调度与其偶图匹配的对应关系，并由此提出了一种新的启发式算法，通过模拟试验显示本算法具有较好的调度效果。     

一个有效的Join任务图的调度算法

已有的Join任务图的调度算法大多不是基于通信竞争的环境而开发,且未考虑节省处理机的问题,使算法的应用效果不佳.因此,针对Join任务图,提出一个通信竞争环境的调度算法,该算法因串行通信边而改善其调度效率,时间复杂度为O(vlogv),其中,v为图中任务的个数.实验结果表明,与其他算法相比,该算法的调度长度较短且使用的...     

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.     

基于任务图的多处理器负载均衡调度算法

针对共享存储多处理机系统中各处理机负载不均衡的问题,提出一种新的任务调度算法--多重波前法.在任务图划分的基础上,采用分层调度方式对原波前法进行改进,通过对任务序列进行多重遍历和重组以降低各处理器的分配误差,利用循环调度算法提高任务调度结果的精度,并给出该算法的并行实现.实验结果证明,该算法具有较低的任务分配误差和较高...