基于微粒群算法的服务网格任务优化调度问题的研究

需要人参与提供服务的网格任务调度中,需要考虑许多时间因素。因此本文提出一个基于时间差异的网格任务调度模型,应用微粒群算法对网格中任务调度模型作性能优化,并通过分析和模拟,得出此算法能够得到任务调度的最优完成时间。     

基于蚂蚁算法的网格任务调度研究

在多目标的任务条件下,网格任务调度不仅要完成多目标的优化工作,还要提升蚂蚁算法的资源利用率。基于蚂蚁算法的网格任务调度,属于集群计算机处理系统,其中每个数据库分布节点都有着较高的独立性。本文主要对基于蚂蚁算法的网格任务调度进行研究,通过分析蚂蚁算法的改进策略,得出蚂蚁算法的网格任务调度的有效性与仿真结果。     

混合算法在网格任务调度中的应用研究

研究网格任务优化调度问题,针对需求的复杂和网格系统具有异构性和动态性,导致网络任务调度过程相当困难.传统调度算法调度效率低、资源负载不平衡.为了提高任务调度效率,降低资源负载不平衡性,提出一种混合的网格任务调度优化算法.首先采用遗传算法全局搜索能力快速形成初始解,然后将遗传算法的调度结果作为蚁群算法的初始信息素分布,最后利用蚁群算法所正反馈性机制迅速地形成任务调度的最优解.仿真结果表明,混合算法减少网格任务调度系统任务完成时间,提高了任务调度效率,为网格设计提供了依据.     

混沌粒子优化算法在网格任务调度的应用

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,导致传统网格任务调度算法的调度效率,网格负载严重不平衡.结合粒子群的快速性和混沌的遍历性优点,提出了一种基于混沌粒子群优化算法(CPSO)的网格任务调度优化方法.首先建立网格任务调度问题的数学模型,然后采用CPSO对其进行求解,通过混沌变量产生优化粒子群,加快网格任务调度求解速度.仿真结果表明,CPSO提高了资源调度效率,网格负载更加均衡,具有较好的应用价值.     

数据网格任务调度模拟器的设计*

通过对数据网格模型及任务调度过程进行分析,归纳了数据网格任务调度流程,定义了数据网格的任务执行时间和执行花费。对网格模拟器GridSim进行扩展,增加了数据网格任务调度的模拟功能,介绍了扩展后的模拟器体系结构、工作流程和关键技术。通过实验表明,该任务调度模拟器可以满足数据网格优化理论研究的需要,能够对任务调度策略的性能进行比较。     

具有模糊多目标的网格任务调度算法

在异构的网格计算平台上,网格中有用户、资源管理员、组织管理者等实体,这些实体对网格的管理、使用、维护、安全性、可靠性等目标都提出了要求,并且这些目标有时是不可量化的。针对具有模糊多目标网格计算的任务调度问题,提出模糊多目标网格任务调度模型,使用模糊化等式对多目标进行模糊处理,给出求解该模型的模糊化定理,并对该定理进行证明。利用差分优化算法无需目标函数连续可微的特点,提出使用模糊差分优化算法完成模糊多目标的网格任务调度。实验结果表明,模糊差分优化算法较现有算法在执行时间上处于劣势,但在可靠性、安全性和丢失任务数三个指标上要优于现有算法。     

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.     

可信禁忌粒子群优化网格任务调度算法

网格任务调度是典型的NP（Non-Polynomial）难题,基于粒子群优化智能算法,提出一种新的任务调度算法,目标是使所有任务整体完成时间最小。算法首先随机产生一群粒子,然后对粒子的位置和速度不断迭代,获得可以接受的任务调度方案,并从中选择一组信任度最高的作为较优解,再利用禁忌搜索算法由较优解获得最优解。仿真实验结果表明,与遗传算法相比更适合于求解规模较大的网格任务调度问题。     

基于网格资源超图模型的可信任务调度

网格任务调度是当前重要的研究领域。网格环境具有动态性、异构性等特点,网格资源的处理性能和稳定性都是影响到任务调度顺利完成的重要因素。为了获得更小的任务完成时间,该文根据网格环境的特点,建立了网格资源超图模型,在该模型基础上对资源按性能进行聚类,并提出一种可信任务调度算法GRHTS。模拟实验结果表明,该基于网格资源超图模型的可信任务调度算法优于同类算法,是一种有效的网格任务调度算法。     

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.     

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.     

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.     

遗传算法在网格任务调度的应用研究

研究了网格任务调度问题.针对传统任务调度算法在网格环境下存在不能很好地平衡节点负载和满足用户服务质量需求等缺点,导致网格系统负载极不均衡,调度效果低.为了提高网格任务调度的效果,提出一种基于遗传算法的网格任务调度方法.将网格任务编码成种群中的个体,网络任务目标作为遗传算法的适应度函数,通过遗传算法的强全局搜索及交叉、变异操作,获得最优的任务调度方案.仿真结果表明,采用遗传算法进行网格任务调度可以减少系统总执行时间和任务完成时间,提高了资源调度效率,使网格系统负载均衡度更好,在网格任务调度具有广泛的应用前景.     

基于PSO改进算法的气象数据网格任务调度

为提高在有限带宽下气象观测中心海量数据的任务调度和数据传输效率,提出一种基于粒子群优化(PSO)改进算法的气象数据网格任务调度算法。给出副本域的概念,将PSO算法与副本域相结合,设计任务调度模型和符合气象数据网格环境的目标函数。仿真结果表明,该算法完成调度的时间小于遗传算法和穷尽搜索算法,收敛速度快于离散型PSO算法,且更加稳定。     

基于遗传算法的网格任务调度方法分析

网格任务调度为多项式复杂程度的非确定性问题,其中所有非确定性多项式时间可解的判定问题,共同构成了NP类问题。如何快速地找到全局最优解是网格任务调度的难点所在。而遗传算法在验证猜测的正确性方面,具有自动获取和快速搜索的特性,是解决非线性问题的最优方案。本文主要对基于遗传算法的网格任务调度方法进行分析,通过网格任务调度模型构建、资源分配等操作,来完成遗传算法的仿真实验研究。     

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。     

基于动态粒子群优化的网格任务调度算法*

提出了一种基于动态粒子群优化的网格任务调度算法。设计了网格任务调度问题的数学模型,给出了自适应变异的动态粒子群优化算法的框架,引入了自适应学习因子和自适应变异策略,从而使算法具有动态自适应性,能够较容易地跳出局部最优。实验结果表明,本文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。     

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.     

基于效益函数的网格任务调度算法

在动态、异构、分布广泛的网格环境中,对资源的调度是一个非常复杂而重要且具有挑战性的问题。本文针对网格环境中的动态性特点,特别是用户QoS要求的动态变化性,提出了一种基于效益函数的网格任务调度算法,并采用GridSim模拟器分别对该调度算法和模拟器自带的代价最优和时间最优的网格任务调度算法进行模拟。实验的结果表明：该调度算法更能体现用户对QoS要求的动态变化;在系统完成相同数量的网格任务时,消耗相同时间的情况下,该调度算法在代价上优于基于时间优化的调度算法;而花费相同预算的情况下,在时间上优于基于代价优化的调度算法。     

网格服务资源多维性能聚类任务调度

网格计算是当前一个重要的研究领域,其中任务调度是一个基本组成部分,其性能直接影响到网格服务质量.为了缩短任务调度完成时间,提高任务调度性能,提出了一种网格资源多维性能聚类任务调度算法MPCGSR (task scheduling algorithm based on multidimensional performance clustering of grid service resources).该算法根据网格环境下服务资源数量庞大、异构、多样的特点,预先以构建的网格服务资源超图模型为基础,结合小世界理论对服务资源进行多维性能聚类,将任务与聚类资源相匹配并实施调度.模拟实验结果表明,算法较之同类算法具有优越性,是一种有效的网格任务调度算法.