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基于动态关键路径的仿真网格资源调度算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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网格资源调度算法研究 总被引:4,自引:3,他引:1
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. 相似文献
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蒲静 《计算机工程与应用》2008,44(12):118-120
资源预留能提供保证QoS的网格服务,但提前预留会增加服务请求拒绝率,且产生的资源碎片降低了资源利用率。在预留分类和预留容量等概念定义的基础上,提出了一种基于可分割任务的网格资源预留机制TDR。TDR中,资源预留在多个方向具有可变的灵活度,并在一定的条件下被分割为多个子预留,从而提高系统容纳能力,并描述了相应的接纳控制算法。仿真实验结果表明,提出的机制能有效地减少预留产生的资源碎片和请求拒绝率,增加资源利用率。 相似文献
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本文详细的介绍了网格环境下资源调度的实质;阐述了基于任务的调度原则与体系结构.并总结了若干重要调度算法;分析了目前研究中的问题,并讨论了其未来的发展问题,为进一步的理论研究、实际应用提供一定的基础与方向。 相似文献
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随着能耗管理成为可靠和绿色计算的重要课题,能耗感知调度方法以其低成本和可行性引发关注.目前,网格环境下依赖任务的能耗感知调度研究具有极大的挑战性,其需要平衡应用的优先约束性、海量数据传输、系统的异构性和不同性能指标的冲突性的关系.提出的网格依赖任务的能耗有效调度(energy-efficient scheduling of grid dependent tasks, ESGDT)算法旨在优化应用执行时间的前提下降低应用执行能耗,能有效解决上述问题.通过任务复制和渐进比例因子减少通信时间和通信能耗,同时兼顾应用复杂的数据依赖关系;适应芯片微型化和多核技术的发展趋势,采用动态电源管理技术减少任务执行的静态能耗;任务复制条件、渐进比例因子和微调原则均适时兼顾时间和能耗两个相互冲突的调度指标,并提出自适应和动态映射方法适应异构计算环境.模拟实验表明,较HEFT,EETDS和HEADUS算法,ESGDT算法不仅没有影响调度的时间性能,还可进一步降低应用执行能耗. 相似文献
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融合安全的网格依赖任务调度双目标优化模型及算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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In this paper, we address the problem of the dynamic scheduling of skippable periodic task sets (i.e., period tasks allowing
occasional skips of instances), together with aperiodic tasks. Scheduling of tasks is handled thanks to the merging of two
existing approaches: the Skip-Over task model and the EDL (Earliest Deadline as Late as possible) aperiodic task server. The
objective is to provide two on-line scheduling algorithms, namely EDL-RTO and EDL-BWP, in order to minimize the average response
time of soft aperiodic requests, while ensuring that the QoS (Quality of Service) of periodic tasks will never be less than
a specified bound. We also extend our results to the acceptance of sporadic tasks (i.e., aperiodic tasks with deadlines).
We show that these novel scheduling algorithms have better performance compared to related algorithms regarding aperiodic
response time and acceptance ratio.
Audrey Marchand guaduated in Computer Engineering at the Ecole polytechnique of the University of Nantes (France), in 2002. She is currently
a PhD student at the University of Nantes. Her research interests include real-time scheduling theory, aperiodic service mechanisms,
quality of service guarantees in soft real-time systems, and Linux-based real-time operating systems and applications.
Maryline Chetto received the degree of Docteur de 3ème cycle in control engineering and the degree of Habilitée à Diriger des Recherches
in Computer Science from the University of Nantes, France, in 1984 and 1993, respectively. From 1984 to 1985, she held the
position of Assistant professor of Computer Science at the University of Rennes, while her research was with the Institut
de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, Rennes. In 1986, she returned to Nantes and is currently a professor
with the Institute of Technology of the University of Nantes. She is conducting her research at IRCCyN. Her main research
interests include scheduling and fault-tolerance technologies for real-time applications. She has published more than 60 journal
articles and conference papers in the area of real-time operating systems. She is the leader of a French national R&D project,
namely Cleopatre, supported by the French government, which aims to provide free open source real-time solutions. 相似文献
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一种基于DAG图划分的网格关联任务调度算法 总被引:1,自引:0,他引:1
网格计算中的大型应用程序往往被分解为多个关联任务.对于这类应用,任务间的依赖是一个不可忽略的因素.传统算法只能将其视为元任务来考虑,限制了对任务粒度的进一步划分,从而大大降低了任务调度的性能.本文提出一种基于DAG图划分的关联任务调度算法.它优先调度关键路径上的任务,同时利用任务复制的方法充分利用资源上的时间碎片,保证依赖关系及时得到满足.仿真结果表明,对于网格环境下的大规模关联任务,该算法有效地提高了作业执行速度和资源使用效率. 相似文献
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如何隐藏和减少配置时间是相依性可重构任务调度的关键问题.提出一种采用配置完成优先策略的相依性可重构任务调度算法,通过基于预配置优先级的列表调度算法,实现将后续任务的配置时间隐藏于前驱任务的运行时间中,并采用基于配置完成优先策略的配置重用机制,减少了任务调度后的配置过程,从而在总体上缩短了相依性任务集合的运行时间.仿真结果表明,该调度算法能有效避免调度死锁,并可减少相依性可重构任务的整体运行时间. 相似文献
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考虑网格资源异构、自治、动态等特性,讨论本地用户具有强占优先权情况下的任务调度问题,提出了TBBS(Time-Balancing Based Scheduling Algorithm)算法.建立调度优化模型,以期望完成时间最小为目标选择执行任务的最佳资源组合.以时间均衡策略将任务分解并调度到资源上执行,减少了子任务同步时因等待而产生的延时,获得较好的并行计算性能.采用重复调度策略,适应计算网格中资源的特性. 相似文献
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基于反馈机制的网格动态授权新模型 总被引:2,自引:0,他引:2
网格现有的授权系统存在静态性问题,表现为没有提供机制来反馈用户对授予的权限的使用情况.当一个本来可信的用户或服务变成不可信时,授权系统不能及时发现,对其权限进行调整可能导致恶意用户对网格系统的破坏.因此,在授权系统中建立反馈机制,根据用户的行为动态地调整用户角色,对于网格系统的安全具有重大意义.文中分析了网格中现有的授权系统及信任模型的特点,指出它们存在的不足.在此基础上提出一种基于反馈机制的动态授权新模型,很好地解决了现有授权系统的静态性的缺点.该模型是对CAS授权系统的改进,增加了反馈机制和信任度计算机制.其中,信任度计算机制中提出的基于行为的分层信任新模型较以往的信任模型相比,使用服务权值来区分重要服务和普通服务,从而保护了网格中的重要服务并且能有效地抑制恶意节点的行为;文中提出了一种新的更加精确地计算域间推荐信任度的方法,从而解决了不诚实反馈的问题.反馈机制则利用基于行为分层信任模型给出的用户信任度的变化,实现了根据用户的行为动态调整他的角色.文中还设计了三组模型实验,分别验证新模型的特点、对网格中恶意实体行为的抑制情况,从不同的角度对模型进行了实验,对基于行为的分层信任模型对行为的敏感性、收敛性、有效性及合理性加以了证明. 相似文献