网格计算中Min-min和Max-min的分析与比较

任务调度一直是网格计算中的热点问题.本文分析和比较网格计算中经典的Min-min和Max-min两种算法.采用GridSim进行仿真实验并分析实验结果,对两种算法的执行时间和资源负载情况等性能进行了对比分析.     

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。     

一种改进的进化优化网格任务调度算法

针对网格环境中任务调度问题,本文提出了一种改进的进化优化网格任务调度算法(IE-GTSA),该算法融合了目标空间分割的进化算法的思想,在个体选择机制上实现了快速高效。模拟实验结果表明,该算法比Min-min、Max-min性能更优。     

网格资源调度算法研究

网格资源调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一.首先对网格资源调度方法从不同的视角进行了分类,从三个方面阐述了网格资源调度的性能指标,并着重比较分析了几种典型的网格资源调度算法,包括Min-min算法、Max-min算法、基于经济模型的调度算法、基于遗传算法以及基于模拟退火算法的网格资源调度算法等,指出各种算法性能上尚存的不足之处并对下一步如何改进给出建议,最后给出资源调度的研究展望.文中为网格资源调度算法的研究提供了很好的参考.     

基于QoS Guided Min-min改进后的网格调度算法

在对网格调度现有算法的研究基础之上,对QoS Guided Min-min算法进行了分析,介绍了在任务对资源有特殊要求时算法的不足,并对其进行了改进.最后,使用GridSim模拟任务调度,对Min-min算法、QoS Guided Min-min算法和改进后的QoS Guided Min-min算法进行对比分析,验证了改进后算法的高效性.     

一种基于优先级的独立任务调度算法

在军事信息网格中,某些特殊任务需要优先被调度执行,另外由于网格资源的动态性,会造成某些任务被映射而得不到调度执行.本文根据经典的Min-min算法提出了一种基于优先权的独立任务调度算法.经过分析,与Min-min算法相比,两者时间复杂度相同,时间跨度可能略大,但满足特殊任务优先执行的需求,并可以解决"饥饿任务"问题.     

一种应用于网格计算环境的任务调度模式*

提出了一种新的网格任务调度模式,针对网格计算资源有组织、松耦合、自治等特性,建立基于多层次虚拟组织形式的计算资源模型;根据网格环境中应用任务粗粒度、特定资源依赖等特点,建立了网格任务的描述模型;提出并实现了相应的子任务生成算法、任务初始调度算法及自动调整算法。设计实现了能够支持仿真及实际网格计算环境可扩展网格任务调度器,通过理论分析和仿真实验对算法的正确性、效果和效率进行了评价。     

网格计算中一种改进的启发式任务调度算法

网格计算技术是20世纪90年代出现的新兴研究领域.网格系统由异构的资源组成.网格计算中,一个好的任务调度算法不但要考虑所有任务的makespan,使其值尽量小,同样要考虑到整个系统机器间的负载平衡问题.对异构计算环境下的元任务调度算法进行了分析,针对Min-min算法可能引发的负载不平衡问题,结合网格计算环境的特点,提出了一种适用于网格计算环境中的任务调度算法.     

基于网络带宽约束的网格任务调度算法研究

在对网格计算任务调度算法的研究中,分析一般适应性调度启发算法即最小一最小(Min-min)算法的不足,在最小一最小(Min-min)算法的基础上,加入考虑QoS方面主要是网络带宽因素的任务调度算法.对以上算法做了实验并指出下一步的研究方向.     

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.     

一种负载均衡的网格任务调度算法

在分析网格计算中经典的Min-Min和Max-Min任务调度算法的基础上,针对Min-Min算法存在的负栽不均衡的缺陷,本文提出了一种负载均衡的网格任务调度算法LBGTSA,以有效地均衡负载;给出了LBGTSA算法的设计原理和实现过程,而且采用GridSim模拟工具对LBGTSA和Min-Min算法进行了模拟实验,实验结果分析表明,LB（汀SA比Min-Min能获得更小的Makespan,而且能有效地均衡负载。     

基于GridSim的A-MM调度算法模拟

对网格计算环境中的任务调度模块做了分析,介绍了两种最经典的网格任务调度算法：Min-Min与Max-Min。通过对两者的分析,得知Min-Min算法的优点在于其执行的高效性,但它存在资源负载不平衡的问题。而Max-Min则正好相反。经过对比,提出了一种平衡两者优缺点的A-MM算法。使用GridSim网格环境仿真包建立A-MM调度算法的模拟平台,对GridSim的内部机制及用法给予简单介绍,并通过模拟实验对A-MM算法进行性能评测。评测结果表明：A-MM算法的完成时间接近Min-Min,而负载平衡性接近Max-Min,平衡了Min-Min与Max-Min的优缺点。     

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。     

基于Min—Min和蚁群算法的网格任务调度方法

网格任务调度是网格计算的研究热点,也是一个NP难问题。文章结合Min-Min算法和蚁群算法的优点,提出了一种基于Min—Min群算法（MMACO）的任务调度方法。仿真实验表明：在网格环境下,该算法具有较好的全局最优求解能力和较快的收敛速度。     

在线课程下的自适应查询调度算法

在线课程系统中,针对如何将查询请求充分映射到有限资源上这一热点问题,设计基于系统负载平衡的自适应查询处理器。该处理器综合考虑服务器、带宽等性能指标,建立由服务资源单元和远程查询消耗单元组成的基于资源负载平衡的查询期望代价矩阵,并结合利用Min-Min和Max-Min算法的优点,提出新的自适应查询调度算法(A-MM)。实验表明A-MM有较好的执行效率和平衡负载能力。     

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。     

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．     

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.     

一种基于QoS的自适应网格失效检测器

失效检测器是构建可靠的网格计算环境所必需的基础组件之一.由于网格中存在大量对失效检测有着不同QoS需求的分布式应用,对于一个网格失效检测器来说,为保持其有效性和可扩展性,应该既能够准确提供应用程序所需的失效检测QoS,又能够避免为满足不同QoS而设计多套失效检测器所产生的多余负载.基于QoS基本评价指标,采用PULL模式主动检测策略实现了一种新的失效检测器--GA-FD(adaptive failure detector for grid),可以同时支持多个应用程序定量描述的QoS需求,不需要关于消息行为和时钟同步的任何假设.同时,证明了GA-FD在部分同步模型下可实现一个◇P类的失效检测器,并给出了相应的实验及数据.     

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.