基于动态关键路径的云工作流调度算法

为了提高资源行为动态异构的云环境中工作流任务的调度效率,提出了一种基于动态关键路径的工作流调度算法CWS-DCP。算法将工作流任务结构定义为有向无循环图DAG模型,改进了传统关键路径的一次性搜索模式,结合云资源可用性动态可变的特征,以动态自适应方式搜索关键路径,并确定关键任务。同时,在关键任务调度后,局部DAG的关键路径搜索根据资源可用性再次迭代更新,从而动态决策任务与资源间的调度方案。通过仿真实验,构建了三种不同类型的工作流结构作为测试数据源,并与其他六种同类型的启发式和元启发式算法进行了性能比较。实验结果表明,在资源可用性动态改变和工作流规模不断增大的情况下,CWS-DCP算法在多数工作流结构中均能得到执行跨度更好的调度方案和更少的调度开销。     

基于混合遗传算法的资源受限的运输任务调度

在利用串行调度启发式方法解决资源受限的运输任务调度问题（RCTTSP）的基础之上,提出了一种混合遗传算法（HGA）。该算法通过对运输任务执行优先次序进行基因编码,利用串行调度方法获得初始种群,并在遗传个体调度目标值与适应值确定的过程中使用了局部搜索启发式规则,从而充分地结合了遗传算法的全局搜索与启发式方法的局部搜索能力。首先对RCTTSP进行了描述,给出了混合遗传算法的基本原理,然后针对测试案例进行实现,并与单纯使用串行调度方法进行了比较。结果显示,该混合遗传算法能有效地改进调度效果。     

基于服务质量的云工作流调度优化算法

为满足云工作流实例的多样化需求,根据工作流的特点和云环境中资源部署结构,建立多服务质量指标的云工作流调度模型。对蚁群算法进行改进,解决其收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点。利用用户对服务质量不同程度的偏好,引入云任务优先次序启发式规则,提出一种基于服务质量的云工作流调度算法(SPACO)。在Cloud Sim平台上,对云工作流调度模型和算法进行仿真分析,将仿真结果与基本蚁群算法(ACO)、改进的蚁群算法(PACO)进行比较,其结果表明该算法能缩短执行时间、降低能耗成本,验证了该模型的可行性和算法的有效性。     

一种改进的网格资源调度算法及其有色Petri网建模和分析

在Sufferage算法基础上提出了一种改进的网格资源调度算法ISufferage,从两个方面进行了改进:(1)考虑执行开始前输入数据以及执行完成后输出数据的存取和传输时间对调度决策产生的影响;(2)在算法中考虑用户的QoS要求,在追求最小的任务完成时间的同时兼顾用户QoS要求.为了对改进算法进行性能分析和评价,使用有色Petri网对网格调度系统和ISufferage算法进行了建模和仿真分析.结果表明,ISufferage比Sufferage算法更适合于实际的网格环境,能更好地满足用户的QoS要求.     

融合遗传和粒子群算法的云工作流调度算法

针对云工作流调度问题,提出一种融合遗传算法和粒子群优化算法的工作流调度负载均衡算法.充分利用多元启发式方法融合的优势,避免遗传算法的收敛过慢和粒子群算法易于陷入局部最优的缺陷,有效将工作流任务映射至虚拟机资源,实现全局工作流执行跨度最小化和虚拟机分配的负载均衡.以算例详细说明算法实现思路,在现实科学工作流条件下进行仿真测试,验证算法性能.与几种单一元启发式调度方法相比,验证该算法拥有更高执行效率和负载均衡度.     

考虑服务质量的并行MapReduce启发式车载云资源调度

为提高车载云计算资源调度的可靠性,减少数据处理时间,提出一种服务质量感知的并行MapReduce启发式车载云资源调度算法。在MapReduce并行计算模型的基础上,设计云计算环境中以车载单元为基础的车辆并行检测服务框架,利用相对优先级因子构建车载云计算调度模型,并通过启发式并行优化算法对模型进行优化,降低算法复杂度。在NS-3中的仿真结果表明,该算法可有效缩短作业执行时间,并具有较高的可靠性。     

面向MPSoC系统多特征的模糊动态调度算法

针对MPSoC系统中的不确定多特征,提出基于模糊集理论的多核系统动态启发式调度算法.利用模糊集描述系统的多种不确定特征,根据模糊隶属度计算确定任务和资源的调度优先级,以提高任务调度的可并发执行能力;综合资源的最早可用时间和利用率,适当选取最接近处理器评估函数均值的处理器,以提高处理器利用率和均衡处理器负载.仿真模拟结果...     

砼拌和输送浇筑生产调度模型与算法仿真研究

针对混凝土(简称砼)拌和输送浇筑系统的实际问题,在分析系统工艺特点的基础上,对实际系统进行了数学描述,提出了调度目标.通过对问题的分析,选择启发式调度算法,建立了系统的调度规则,仿真结果验证了生产调度模型和算法的有效性.     

基于关键链的资源受限项目调度新方法

针对资源受限项目调度问题（RCPSPs）的实际需求建立了多目标优化调度模型，综合运用现有研究成果，设计了基于关键链的项目调度方法。该方法首先采用基于优先规则的启发式算法生成工期最小的近优项目计划，再在该计划中嵌入输入缓冲和项目缓冲，保证项目计划在非确定环境下的稳定执行。论文引用RCPSPs的标准问题库PSPLIB中大量案例对算法进行了的仿真试验，结果表明本文方法较传统项目调度方法有很大改进，论文最后对仿真结果进行了深入讨论，并指出了未来的研究方向。     

一种面向多平台航电资源建模及其调度算法

随着航空电子系统朝着体系化发展,依靠网络构建包含不同飞行器航电资源在内的多平台航电资源就显得尤为重要。通过综合利用不同飞行平台的资源,发挥不同平台资源的优势,利用协同提升执行任务的能力。多平台航电系统的资源管理和任务调度是其核心功能。为了仿真和验证多平台航电系统资源管理功能,进一步研究资源调度方法,对多平台航电资源建模方法和调度算法进行研究,解决了对多平台航电系统上硬件资源的合理调度问题,增加了任务接受率。首先,利用多层分级拓扑结构对多平台航电资源进行建模,并对多平台航电任务需求进行分析;其次在SST自适应调度算法的基础上增加传感器、优先级等因素,以达到更高的接受率目标,改进后的算法完成一系列任务请求对航电资源的需求分配过程;最后,利用CloudSim仿真实验环境实现改进后的算法,从不同场景对实验结果进行全面分析。实验结果表明,本文设计的算法相比于原始算法任务请求的接受率有较大的改善。     

故障诊断网格任务调度模型的研究*

由远程协同故障诊断与网格技术的有机结合所形成的故障诊断网格,把广域分布的专家知识、检测设备、分析软件等定义为诊断资源,而诊断资源的组织和优化调度是系统有效运转的关键。从而提出了故障诊断网格中任务调度的体系结构,分析了故障信号分解、分配至诊断资源的工作流程,并通过Gridsim结合多种调度目标进行模拟仿真,验证了该任务调度模型的可实施性。     

一种自适应的动态网格任务调度算法

GRACE网格资源框架是一个分布式、可计算的经济学体系框架,针对框架中分配网格资源问题,引入近视算法,提出了一种自适应的动态网格任务调度算法。该算法通过在调度过程中动态监测系统的负载平衡度,自适应地选择任务调度策略。经模拟试验证明,该调度算法提高了任务的调度成功率。     

多目标蚁群优化网格调度算法

提出基于蚁群算法的网格调度算法,优化作业完成时间。同时局部升级和全局升级采用不同策略,解决资源负载均衡问题,满足网格的多目标优化。最后通过Gridsim仿真环境和其他算法进行比较分析。     

Security‐aware scheduling model for computational grid

Grid applications with stringent security requirements introduce challenging concerns because the schedule devised by nonsecurity‐aware scheduling algorithms may suffer in scheduling security constraints tasks. To make security‐aware scheduling, estimation and quantification of security overhead is necessary. The proposed model quantifies security, in the form of security levels, on the basis of the negotiated cipher suite between task and the grid‐node and incorporates it into existing heuristics MinMin and MaxMin to make it security‐aware MinMin(SA) and MaxMin(SA). It also proposes SPMaxMin (Security Prioritized MinMin) and its comparison with three heuristics MinMin(SA), MaxMin(SA), and SPMinMin on heterogeneous grid/task environment. Extensive computer simulation results reveal that the performance of the various heuristics varies with the variation in computational and security heterogeneity. Its analysis over nine heterogeneous grid/task workload situations indicates that an algorithm that performs better for one workload degrades in another. It is conspicuous that for a particular workload one algorithm gives better makespan while another gives better response time. Finally, a security‐aware scheduling model is proposed, which adapts itself to the dynamic nature of the grid and picks the best suited algorithm among the four analyzed heuristics on the basis of job characteristics, grid characteristics, and desired performance metric. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

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。     

基于云理论的网格资源选择

资源选择是影响网格调度和系统效率的关键,针对网格资源选择中用户对服务质量(QoS)的定性描述和调度的自私性,提出了利用云理论实现资源选择的方法。在深入分析QoS参数的云理论模型基础上,提出了以资源代理实现云模型资源选择的体系结构,设计了相应的调度算法。实验表明,该算法在资源调度率和吞吐量以及系统资源的利用效率等方面体现出良好的特性,同时克服了用户定义QoS参数的困难,达到了优化调度的目的。     

基于动态关键路径的仿真网格资源调度算法

从仿真系统工作流的关键路径分析，确定关键路径上的联邦成员节点，使网格资源调度方面优先获得保证。簦于仿真网格系统运行的复杂性和不确定性，引入了随机规划理论，提出了仿真网格的动态关键路径概念以及基于动态关键路径的资源调度算法，共同解决当资源有限以及任务相关情况下仿真网格的资源调度问题。具体实现，主要使用遗传算法以及MCP算法。仿真实验结果表明，基于动态关键路径的资源调度算法能够优化仿真网格资源的调度。     

基于信任QoS增强的网格服务调度算法

针对目前服务网格资源管理中存在的信任机制与调度机制分离的缺陷,基于网格信任模型与信任效益函数,讨论了信任QoS增强的计算服务调度问题．分析传统调度算法的缺陷,提出了基于信任关系的网格服务调度算法．该算法在保证服务性能Qos要求的同时兼顾信任QoS的要求．对基于信任关系的网格服务调度算法性能进行了多角度分析和大规模仿真实验．结果表明:该算法较传统的基于性能QoS的调度启发式和另外两种基于信任Qos的调度启发式而言,不仅具有较优的平均信任效益、总信任效益和较小的最终服务期,而且在失效服务数和系统吞吐率等方面具有较好的综合性能．     

一种新的异构网格任务调度算法

提出了一种基于免疫计算的异构网格任务调度算法。设计了异构网格独立任务调度问题的数学模型,给出了免疫调度算法的框架、基于实数编码的克隆变异算子和浓度抑制算子,并在仿真环境下进行了实验。实验结果表明,算法能有效地解决异构网格任务调度问题,具有较好的应用价值。     

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.