基于禁忌搜索算法的网格任务调度

合理的任务调度算法可以在很大程度上提高网格系统的有效利用率。在网格环境中,用户希望自己的任务尽可能快地得到完成,而网格环境则希望尽可能充分地利用所有节点。针对这种情况,该文提出了基于禁忌搜索算法的网格任务调度,具有较小的时间复杂度和良好的调度性能。实验证明了其正确性和实用性。     

基于混合遗传与禁忌搜索的网格任务调度的研究

网格技术将所有可用于共享的资源（例如,计算机、存储设备、软件、数据库等）通过网络连接起来,并将它们转化成一种标准的计算能力。为各种复杂的计算任务提供资源,因此网格任务在各种资源之间的调度成为了一个关键的问题。本文通过对遗传算法与禁忌搜索算法的分析,提出了一种混合遗传算法与禁忌搜索算法的策略,把禁忌搜索算法独有的记忆思想引入到遗传算法的搜索过程中,通过把禁忌搜索算法作为遗传算法的变异算子的方法,提高了网格任务调度的有效性。最后,使用网格模拟器,对算法的性能进行了测试,并比较了轻重负载情况下,经典遗传算法和本算法调度方案的性能差异。     

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。     

基于混合蚁群算法的网格任务调度

针对网格任务调度的调度时间长、资源负载不平衡等问题,提出一种基于混合蚁群算法的网格任务调度方法。该方法将禁忌搜索作为蚁群算法的局部搜索策略,以扩大解的搜索空间,避免陷入局部最优,并通过多样化机制提高算法收敛速度。利用平衡因子调节信息素的更新,改善资源的负载平衡性能。     

网格任务调度算法研究

网格计算的目标之一是聚集广泛分布的资源,向用户提供各种应用工具的一体化透明服务。本文总结了网格系统的体系结构和特征,分析网格任务调度算法的基本原理和性能指标。然后从不同的角度来讨论各种网格调度算法,并对其进行分类和比较,最后指出了网格调度算法的研究新方向,为网格任务调度的研究提供了很大参考价值。     

网格中任务调度算法研究

该文首先分析比较了网格中任务调度的动态和静态算法,然后对遗传算法在任务调度中的应用进行了讨论,并给出了具体实现步骤,提供了一定的借鉴意义。     

基于改进离散粒子群禁忌算法的并行测试任务调度

针对并行测试任务调度问题特点,提出了一种解决并行测试任务调度的离散粒子群禁忌算法,设计了符合并行测试任务调度特点的粒子初始化编码方式、粒子位置转移公式以及禁忌搜索邻域。通过与禁忌搜索相结合,避免了离散粒子群算法早熟问题。通过实验以及算法对比,表明提出的算法是快速有效的,能够很好地解决并行测试任务调度问题,求得测试总时间最短的任务调度序列。     

网格任务调度算法研究

网格任务调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一。本文总结了网格计算系统的体系结构和特征,分析了网格任务调度算法的基本原理和性能指标,并对各种调度策略和算法进行了分类和比较。本文为网格任务调度的研究提供了很好的参考。     

基于免疫原理的网格任务调度算法

针对网格资源管理的任务调度问题,提出一种网格任务免疫调度算法。算法遵循克隆选择、亲和度成熟2个免疫原理,求解网格任务调度问题的全局最优解。讨论种群代数设置和算法参数的设置对该算法性能的影响。仿真实验结果表明,与传统的网格任务调度算法相比,该算法具有任务调度速度快、资源分配时间短、运行稳定等优点。     

融合小生境遗传禁忌的多目标网格调度研究

针对在动态、复杂的网格系统中,资源的失效非常频繁,影响网格计算的服务质量和效率的问题,提出了基于融合小生境的遗传禁忌的多目标网格任务调度算法,将任务生存性和任务完成时间(Makespan)结合起来,给出一个可调节的多目标集成效用函数,实现了基于融合小生境的遗传禁忌的多目标启发式调度算法。模拟实验结果表明,该算法能够有效地平衡任务生存性和Makespan两个目标,更适合开放复杂的网格计算环境。     

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。     

基于离散粒子群和禁忌搜索的网格资源调度算法

提出一种基于智能的网格资源分配和任务调度算法,由于网格资源调度是个离散问题,所以采用基于惯性权重的离散粒子群算法,针对离散粒子群算法在后期容易陷入局部最优的缺陷,将其与禁忌搜索算法相结合,在算法的前期采用离散粒子群算法进行搜索,在后期采用禁忌搜索算法进行局部搜索。并利用网格模拟工具Gridsim Toolkit开发一个网格模拟系统进行实验。实验结果表明,该算法具有较高的寻优能力。     

基于联系数的网格任务动态调度算法

针对传统网格任务调度模型将每个任务的预期执行时间设定为一个确定常量,无法表达其不确定性的问题,利用一种新的软计算方法——集对分析联系数来表示并处理网格任务预期执行时间的综合不确定性。提出基于联系数的不确定性网格动态调度模型,在线动态调度算法OUD_MCT和批模式动态调度算法BUD_Surferage。数值仿真结果表明,该类算法能较好地描述网格任务预期执行时间的动态性和不确定性,使传统网格调度方法成为其特例,在动态和不确定网格环境中具有良好的理论意义和实用价值。     

一种基于改进蚁群算法的网格任务调度算法

在网格计算中,任务调度是影响系统性能和服务质量的重要问题。文章在考虑截止时间和花费两项用户QoS需求的基础上,提出了一种基于蚁群算法的网格任务调度算法。该算法先采用GC（Greedy Cost-Time Distribution）算法求解,将所得解转化为蚁群算法的初始信息素分布,然后利用蚁群算法获得调度解。模拟实验结果表明：在网格环境下,该调度算法具有明显的优势。     

求解Job-Shop调度问题的禁忌搜索算法的研究

本文针对最小完工时间的Job-Shop调度问题提出了一种禁忌搜索算法，该算法使用插入算法构造尽可能好的初始解，然后用禁忌搜索算法改进当前解，在算法中对未被选中的候选解信息进行记忆，合理平衡了集中搜索与分散搜索。最后用基准实例进行仿真，实验结果表明该算法是可行的和有效的。     

基于遗传算法的网格资源分配与调度研究

合理的资源调度可以在很大程度上提高网格系统资源的利用率,遗传算法（GA）因具有强大稳健的隐并行解空间搜索功能,被广泛应用于任务分配和调度问题的求解。本文在研究标准遗传算法（SGA）的基础上,提出与小生境技术相结合的自适应选择概率、父子竞争（PCC）交叉算子、插入变异算子和最优保存策略,改进SGA算法,在很好地保持种群收敛性的同时,提高了算法的局部和全局搜索能力。仿真实验结果表明,本文算法与其它调度算法比较,更能有效地实现资源的分配,可以成功应用于网格环境下独立任务的分配与调度。     

一种基于任务复制方法的网格调度算法

根据Internet上存在大量空闲主机的情况,结合流行的P2P的思想给出了一种基于资源代理的网格系统模型,该模型能提供超级计算能力给一般的用户。针对在像网格这样的大规模系统中部署大量监控组件的困难性,设计了一种基于任务复制的调度算法。该算法无需任何有关环境的预测信息,仅需知道任务的相对长度,就可在执行过程中自动地适应网格的动态性,并且具有容错功能。