基于多目标冲突度网格任务调度策略

针对网格计算中多目标之间存在冲突的独立任务调度问题,应用多目标线性规划为系统建模,通过求解多目标线性规划的梯度向量来确定多目标之间的冲突度,形成多目标冲突度网格独立任务调度模型。提出该模型预处理算法和多目标冲突度遗传算法,这两个算法确保网格用户在多目标维度下的效用值最大化。实验结果表明,在时间、安全性、可靠性维度和丢弃任务数等指标方面,该算法的综合性能优于Max-min和T-Sufferage算法。     

面向可靠性一费用优化的网格任务调度模型及算法研究

网格资源的异构性、动态性等特征使得网格任务调度仍面临着诸多问题。针对传统可靠性评佑模型仅考虑 资源失效的问题,在考虑本地任务会抢占网格任务执行资源的情况下,引入任务执行延期失效,从而建立了一种新的 网格资源可靠性评估模型。该模型使用随机服务系统理论建模网格资源的动态负载压力,给出了任务在资源上的执 行可靠性的计算方法及证明。基于建立的网格资源可靠性模型,建立了面向可靠性和费用的多目标任务优化调度模 型,以获得最大化任务执行可靠性、最小化任务执行费用的任务调度策略。针对该NP问题,采用化学反应优化算法 对该优化问题进行求解,并给出了算法4种操作的具体实施方法。仿真实验表明,所提出的可靠性评估模型更符合真 实的网格系统,与遗传算法、粒子群算法相比,化学反应优化算法能更好地解决可靠性一费用双目标优化的网格任务调 度问题。     

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.     

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。     

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.     

一种冗余调度的可靠网格计算模型

为了解决动态、不稳定的网格环境下的可靠计算问题,提出一种基于冗余调度的可靠网格计算模型.首先给出计算网格系统可靠性的定义,并基于系统可靠性定义给出了冗余调度的可靠网格计算模型,设计了冗余调度算法,模拟实验结果证明了提出的模型可以提高计算网格任务调度的可靠性.为了使提出的模型更好应用于实际网格计算环境,给出基于概率的冗余度优化公式,将该公式引入到冗余调度模型,可以获得优化的调度冗余度,不仅可以提高任务调度系统的可靠性,而且能提高资源的利用率.     

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.     

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.     

网格优化有向超图任务调度算法

任务调度是网格计算的一个重要部分.分析网格环境下任务调度的特点以及传统DAG图的优缺点,吸取有向超图的优点,将有向超图理论融合网格环境特征,建立了网格环境下的优化有向超图模型,并在此基础上通过网格优化有向超图的水平构形、标号及带宽计算实现任务对网格资源的映射与调度,提出网格优化有向超图任务调度算法GODHTS.模拟实验结果证明了该模型及其算法的有效性和优越性.     

基于多QoS约束的网格任务调度算法

提出一种基于QoS的网格资源管理模型和此模型下基于多QoS约束的网格任务调度算法。引入效益函数对QoS描述建模,为网格任务调度算法提供合理的优化目标。在此基础上改进传统调度算法得到基于多QoS约束的调度算法。实验表明,改进后的算法有更好的性能,更适合应用于网格环境中。     

Reliability-aware scheduling strategy for heterogeneous distributed computing systems

Heterogeneous computing systems are promising computing platforms, since single parallel architecture based systems may not be sufficient to exploit the available parallelism with the running applications. In some cases, heterogeneous distributed computing (HDC) systems can achieve higher performance with lower cost than single-machine supersystems. However, in HDC systems, processors and networks are not failure free and any kind of failure may be critical to the running applications. One way of dealing with such failures is to employ a reliable scheduling algorithm. Unfortunately, most existing scheduling algorithms for precedence constrained tasks in HDC systems do not adequately consider reliability requirements of inter-dependent tasks. In this paper, we design a reliability-driven scheduling architecture that can effectively measure system reliability, based on an optimal reliability communication path search algorithm, and then we introduce reliability priority rank (RRank) to estimate the task’s priority by considering reliability overheads. Furthermore, based on directed acyclic graph (DAG) we propose a reliability-aware scheduling algorithm for precedence constrained tasks, which can achieve high quality of reliability for applications. The comparison studies, based on both randomly generated graphs and the graphs of some real applications, show that our scheduling algorithm outperforms the existing scheduling algorithms in terms of makespan, scheduling length ratio, and reliability. At the same time, the improvement gained by our algorithm increases as the data communication among tasks increases.     

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。     

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。     

信任驱动的网格调度算法

针对目前网格资源管理中任务与资源匹配问题的不足,基于信任效益函数与匹配概念,提出了信任驱动的网格调度匹配算法。在调度中同时还考虑了任务和资源效益值,对已经提出的两种信任驱动的网格调度算法进行改进。结果证明:该算法较传统基于的信任驱动调度算法而言,信任效益值,资源效益值,负载平衡和失效服务数等方面有较好的综合性能。     

基于PSODE的网格任务调度算法

针对网格计算中任务在各个资源之间的调度问题,提出了一种网格环境下PSODE的任务调度算法.该算法实现了计算资源、存储资源、带宽资源、数据资源的利用率最高化和代价最低化.对基本粒子群算法和差分进化算法进行了分析,通过构造算法函数、适应值函数和权重公式,建立了粒子群差分混合算法并对其进行优化,介绍了算法的实现过程.实验结果表明,该算法与其它调度算法比较,具有良好的性能.     

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。     

树型网格计算环境下的独立任务调度

任务调度是实现高性能网格计算的一个基本问题,然而,设计和实现高效的调度算法是非常具有挑战性的.讨论了在网格资源计算能力和网络通信速度异构的树型计算网格环境下,独立任务的调度问题.与实现最小化任务总的执行时间不同(该问题已被证明是NP难题),为该任务调度问题建立了整数线性规划模型,并从该线性规划模型中得到最优任务分配方案??各计算节点最优任务分配数.然后,基于最优任务分配方案,构造了两种动态的需求驱动的任务分配启发式算法:OPCHATA(optimization-based priority-computation heuristic algorithm for task allocation)和OPBHATA(optimization-basedpriority-bandwidth heuristic algorithm for task allocation).实验结果表明:在异构的树型计算网格环境下实现大量独立任务调度时,该算法的性能明显优于其他算法.     

网格环境下基于信任机制的资源调度研究

信任是网格资源调度中一个很重要的因素,也是影响网格计算有效性和性能的关键技术之一。将信任机制引入到网格资源调度中,提出了网格环境下的信任模型和基于信任机制的资源调度模型,在调度策略上对传统的Min-Min算法进行了改进,提出了基于信任机制的Trust-Min-Min算法。仿真结果表明,算法不仅可以缩短任务的总执行时间,而且可以有效地平衡负载,是网格环境下一种有效的资源调度方法。     

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。     

具有隐私保护的边缘计算高效数据卸载方法

针对用户终端数据卸载过程中难以同时实现高隐私安全和低时间消耗的目标,提出了一种具有隐私保护的边缘计算高效数据卸载方法.首先,利用时间计算模型和隐私熵值分别将用户终端时间消耗和数据隐私安全程度进行量化,并建立一个多目标优化问题模型;其次,利用改进强度帕累托进化算法对时间消耗和隐私熵值进行联合优化;最后,利用基于熵权法的多属性决策方法选取最优的时间消耗和隐私熵组合策略.在多终端用户多计算任务的边缘计算下展开实验研究和对比分析,结果表明,该方法在降低传输时间的基础上还增强了数据卸载传输的安全性.