一种类欧氏距离-负载平衡的云任务调度算法

面对云计算中庞大用户群的需求,云计算平台的性能起着关键的作用。任务调度算法对云计算平台的性能存在很大的影响。虽然云计算任务调度算法是目前云计算中研究的热点,但是多数任务调度算法并没有从用户满意程度的角度去考虑。针对云计算的现有资源调度算法提出了一种类欧氏距离负载平衡(EDL-LB)的任务调度解决方案,能够针对用户的不同需求提出与之相适应的资源选择方案,有效地提高用户对云资源的使用满意度。仿真结果表明了方法能够在保证任务完成时间的条件下,通过新的任务调度策略来提高用户对云计算任务的满意度以及资源的利用率,是一种云计算环境下有效的任务调度算法。     

基于公平性和负载均衡的云计算任务调度算法

任务调度是云计算的关键技术之一,其主要目标是能更有效地满足系统资源和任务的公平性,同时尽可能实现系统资源的负载均衡。结合遗传算法的优点,提出一种公平均衡遗传调度算法FBGSA(Fair Balanced Genetic Scheduling Algorithm)。该算法充分考虑到任务调度过程中资源和任务的公平性问题,以及资源的负载均衡等因素。实验结果显示该算法不仅可以有效减少任务总完成时间,而且可以满足系统资源和任务的公平性,有效实现资源负载均衡。     

改进蚁群算法的云计算任务调度方法

针对蚁群算法在云计算任务调度问题求解过程存在的不足,以找到最佳的云计算任务调度方案为目标,提出了一种基于改进蚁群算法的云计算任务调度方法.首先对当前云计算任务调度研究现状进行分析,并对问题进行了具体描述,然后采用蚁群算法对云计算任务调度问题进行求解,并针对标准蚁群算法缺陷进行改进,最后在CloudSim平台对该方法的性能进行测试.结果表明,改进蚁群算法可以找到较好的云计算任务问题调度方案,加快云计算任务完成速度,具有一定的实际应用价值.     

基于赋权有向超图的云计算依赖任务调度研究

如何对依赖任务进行高效合理的调度是云计算急需解决的关键问题之一。对云计算环境下的依赖任务调度系统进行了形式化描述。采用赋权有向无环超图来构造依赖任务调度问题的数学模型,结点对应于依赖任务,有向超边对应于任务之间的执行先后依赖关系。将云计算依赖任务调度问题转换为赋权有向超图的优化划分问题,提出了基于多水平方法和赋权有向超图的依赖任务划分优化算法。设计并实现了基于多水平方法的云计算依赖任务调度原型系统。在CloudSim云计算仿真实验平台下,与Min-Min算法、Max-Min算法进行了对比实验,实验数据对比表明该算法在减少依赖任务执行时间的同时,优化了资源负载均衡性能。     

云计算下负载均衡的多维QoS约束任务调度机制

高效的任务调度机制能够更好地满足用户的QoS需求,实现各物理主机间的负载均衡,从而提高云计算环境的整体性能。而传统的任务调度往往只考虑任务的响应时间或安全性等,且负载均衡策略是静态的。根据云计算的弹性化和虚拟化等新特性,综合考虑任务的性能QoS和信任QoS,提出一种在云计算环境下的任务调度机制,采用虚拟机迁移技术实现动态负载均衡。通过在CloudSim2.1仿真环境下的分析和比较,该任务调度机制不但可以提高用户满意度,而且可以有效实现负载均衡。     

基于用户优先级的云计算任务调度策略

根据云计算环境中用户任务调度的不同需求,提出一种基于改进离散粒子群优化算法的任务调度策略,可实现在短时间内对云计算任务的相对较优调度。将用户费用与该任务的截止时间相结合,构建相对合理的用户优先级,以引导算法的适应度函数的偏好。引入重优化判断准则,在保证算法有能力跳出局部最优的同时保持解的多样性,最终求出满足用户优先级偏好的任务调度映射。仿真实验结果表明,该策略更符合云计算调度的复杂环境,能得到全局较优的任务调度方案。     

基于依赖型任务和Sarsa(λ)算法的云计算任务调度

针对现有的云计算任务调度算法具有的任务调度时间长和系统负载不均衡的缺点,提出了一种基于依赖型任务和Sarsa(λ)算法结合的依赖型任务调度方法;首先对调度目标模型进行了定义,以最小化调度策略的最晚完成时间作为调度目标,然后将任务调度模型建模为马尔科夫决策过程MDP,在此基础上,基于MDP采用Sarsa算法实现对状态动作值的更新,为了加快算法的收敛速度,在状态动作值更新的过程中加入资格迹,给出了资格迹的更新方式;最后,定义了基于依赖型任务DAG图和Sarsa(λ)的云计算任务调度算法;在Cloudsim环境下进行仿真试验,结果表明文中方法能有效地实现依赖型任务调度,且较其它方法相比,具有任务调度时间短和负载均衡的优点,是一种适合云计算环境的可行任务调度方法。     

基于聚类和改进共生演算法的云任务调度策略

针对云计算环境中一些基于服务质量（QoS）调度算法存在寻优速度慢、调度成本与用户满意度不均衡的问题,提出了一种基于聚类和改进共生演算法的云任务调度策略。首先将任务和资源进行模糊聚类并对资源进行重排序放置,依据属性相似度对任务进行指导分配,减小对资源的选择范围;然后依据交叉和旋转学习机制改进共生演算法,提升算法的搜索能力;最后通过加权求和方式构造驱动模型,均衡调度代价与系统性能间关系。通过不同任务量的云任务调度仿真实验,表明该算法相比改进遗传算法、混合粒子群遗传算法和离散共生演算法,有效减少了进化代数,降低了调度成本并提升了用户满意度,是一种可行有效的任务调度算法。     

云系统中面向海量多媒体数据的动态任务调度算法

在云计算环境下,对处理海量多媒体数据的作业以及任务调度与资源分配算法进行建模,在此模型下提出一种云计算环境下面向海量多媒体数据的动态任务调度算法.算法以云系统中海量多媒体数据文件的分块多副本存储形式为基础来规划并行处理任务,以文件块和副本的映射关系为特征对云系统中数据节点执行聚类,以已执行完毕任务的历史反馈信息为基础来动态调度未执行任务.实验结果表明提出的算法对提高系统资源利用率和负载均衡有显著效果.     

基于改进的群居蜘蛛优化云计算任务调度算法

针对当前任务调度算法在异构云计算环境中完成时间长、资源利用率低以及任务分配不平衡等问题,提出了一种基于改进的群居蜘蛛优化的任务调度算法,该算法通过基于混沌惯性权重的随机选择对群居蜘蛛群体进行智能建模,在保证有效负载均衡的情况下,使得总体完工时间最小化.该算法避免了局部收敛,在最小完成时间和均衡资源利用率的虚拟机集合中寻找用户任务的最优虚拟机,探索了全局智能搜索.实验结果表明,提出的算法性能明显优于其他智能调度算法.     

基于优先级的任务调度与负载均衡模型研究

在分布式计算环境下，为了有效地利用计算资源、快速完成协同计算任务，提出了基于优先级的任务调度与负载均衡模型．首先根据就绪任务队列和任务调度器所处的位置以及两者之间的关系，将任务调度划分为集中式任务调度和非集中式任务调度两种方式，在此基础上，利用时间Petri网建模技术，分别给出了采用这两种任务调度方式的、基于优先级的任务调度与负载均衡模型，并对各种模型的特点进行了详细分析．以此模型为基础，可以利用现有的时间Petri分析技术，对采用上述任务调度方式的任务调度算法进行模拟和分析，以便找出满足给定条件的最优的任务调度算法．     

A Heuristic Algorithm for Task Scheduling Based on Mean Load on Grid

Efficient task scheduling is critical to achieving high performance on grid computing environment. The task scheduling on grid is studied as optimization problem in this paper. A heuristic task scheduling algorithm satisfying resources load balancing on grid environment is presented. The algorithm schedules tasks by employing mean load based on task predictive execution time as heuristic information to obtain an initial scheduling strategy. Then an optimal scheduling strategy is achieved by selecting two machines satisfying condition to change their loads via reassigning their tasks under the heuristic of their mean load. Methods of selecting machines and tasks are given in this paper to increase the throughput of the system and reduce the total waiting time. The efficiency of the algorithm is analyzed and the performance of the proposed algorithm is evaluated via extensive simulation experiments. Experimental results show that the heuristic algorithm performs significantly to ensure high load balancing and achieve an optimal scheduling strategy almost all the time. Furthermore, results show that our algorithm is high efficient in terms of time complexity.     

改进的异构多处理器的实时任务调度算法研究*

现有的很多调度算法存在时间复杂度过高或调度成功率低的问题。提出一种新的调度算法(HRTSA),提高实时任务的调度成功率。HRTSA首先通过METC策略初始化分簇,降低算法的时间复杂度;再在放置任务时根据处理器的负载均衡进行处理器负载的有效控制;最后通过任务复制调度以提高任务调度成功率。对比实验分析表明提出的HRTSA算法时间复杂度与RTSDA相比较低,调度成功率较高。     

一种改进的PSO网格调度算法

提出了一种基于独立任务的改进PSO网格调度算法(MCPSO)。该算法结合粒子群优化算法和混沌机制,在保证寻优速度的同时又能兼顾"跳出"局部最优的能力。实验结果表明,与基本粒子群优化算法相比,该算法具有更好的收敛速度和求解质量。     

基于时间负载均衡蚁群算法的云任务调度优化

针对云渲染系统中渲染节点与任务不匹配调度而带来的时间负载不均衡和耗时长的问题,提出一种基于时间负载均衡的任务调度方式来优化系统耗时的策略.该算法采用Min-min与Max-min相结合的思想,建立时间负载均衡模型进行前期迭代,将迭代结果作为蚁群算法的初始序列,并按照适应度规则计算出相应的初始信息素,同时通过单一变量法确定合理的参数,蚁群算法采用已有的初始资源和参数值进行后期迭代,根据标准量度自定义函数进行高效寻优,进而求得最终的任务调度序列.仿真结果表明,本策略既具有较高的搜索效率和较强的全局寻优能力,又能有效降低任务完成时间,且在时间负载均衡和寻优速度方面均显著优于蚁群算法和蚁群退火算法.     

分布式计算中基于资源分级的自适应Min-Min算法*

Min-Min任务调度算法的思路总是优先调度执行时间较短的小任务,无法得到理想的最优跨度及资源负载平衡．针对该问题,提出基于资源分级的自适应Min-Min算法．分配任务前,先参考现有资源的属性进行分级处理,再与任务在资源中的最小完成时间作乘积得到的最小任务资源组合进行调度;在任务调度过程中,引入自适应阈值,调节长任务的调度等级,从而达到优化效果．通过模拟仿真实验,表明该算法在时间跨度和负载平衡上均有较好性能．     

基于移动Agent的分布式测控系统任务调度研究

动态任务调度是分布式测控系统中的一项关键技术。基于移动Agent提出了一种新的分布式测控系统动态任务调度算法。算法采用IBM Aglets系统设计和执行移动Agent,利用移动Agent-Aglet在系统运行过程中动态迁移任务,从而有效地提高了系统效率,实现了负载均衡的目标。详细介绍了任务迁移的实现及Aglet通信机制。     

一个调度Fork-Join任务图的新算法

对基于总线的机群系统,本文提出了一种基于任务复制的调度Fork-Join任务图的新算法。该算法通过任务集划分计算调度长度,并在不增加调度长度的同时将任务尽可能调度在已用处理器上,节省处理器数。新算法的时间复杂度高于现有算法,但其调度性能最优。     

独立任务调度的启发式算法

任务调度是一个NP-hard问题,而且是并行与分布式计算中一个必不可少的组成部分,特别是在网格计算环境下任务调度更加复杂。该文提出了满足负载均衡的一个启发式任务调度算法。给出了选择处理机和任务的方法,以提高算法的效率。实验表明该算法是一个高效率的调度算法,并且几乎总是找到了最优调度方案。     

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。