基于PVM的自适应任务调度策略的消息处理

采用自适应的任务调度策略,通过由计算主机收集各自的负载信息并主动适时发给调度主机,减轻了调度主机的负载,改善了调度主机的调度性能。本文基于PVM并行程序开发环境,介绍了任务调度策略实现过程中消息的处理方法。     

RTLinux实时任务调度机制的剖析及改造

RTLinux是应用于硬实时应用的操作系统。对RTLinux实时任务调度机制进行了剖析，并且对实时任务调度模块进行了测试，针对测试中所发现的问题对实时任务调度模块进行了改造，并编写测试程序进行了验证。     

基于遗传算法的网格任务调度研究

本文针对网格任务调度中存在资源提供者和网格用户对网格环境需求之间的矛盾,提出了一种新的基于遗传算法的任务调度策略,本策略可以通过调整适应度函数中参数的取值来解决上述矛盾,并采用Gridsim模拟器进行了仿真试验,结果表明,该方案更适合网格环境中的任务调度。     

基于时间Petri网的多处理机的调度算法

任务调度是并行分布式计算机中最有挑战性的问题之一。如何合理有效地进行任务调度将直接影响到系统的并行效率。文中通过将任务图转换为时间petri网的方法,利用求时间petri网的可覆盖树的方法来分析网系统的状态变化和变迁的发生序列,从而求出关键路径和顺序队列。再将该队列分配到处理机上,来缩短相关任务图的调度长度。     

一种数据流上统计性查询QoS的保证方法

数据流应用往往要求数据流上的连续查询能够满足用户期望的查询服务质量,以保证查询结果的有效性.针对数据流上的统计性QoS保证问题进行了研究,给出了统计性QoS的定义,并提出了一种基于网络演算的统计性QoS建模方法,使用随机到达曲线和服务曲线刻画了统计性查询QoS. 在此基础上,提出了能够保证统计性QoS的SQED调度算法和相应的可调度性验证方法并给出了证明.实验表明,提出的统计性QoS保证策略能够有效地为数据流上连续查询提供统计性的QoS保证.     

实时分布系统中Out-Tree任务的调度与检查点策略

针对实时分布系统中的Out-Tree任务，提出了一种启发式的调度算（HSA-OT），并开发了一种多处理机上的最优检查点策略。该调度算法能够保证任务的调度长度最小，所需处理器数目尽量少，没有处理机间通信开销。该检查点策略没有检查点全局一致性开销，可保证各处理机的失效率最低。     

基于P2P技术的网格调度算法的研究

首先详细分析经典的Min_min调度算法．指出该算法中所存在的缺陷．并从提高系统负载平衡性能和资源利用率两个方面考虑提出了新的算法。通过仿真试验结果。验证了新算法的可用性和高效性。     

基于网格的任务调度与资源分配有效机制的研究

为实现QoS路由技术,提高网格的服务质量,本文定义了网格服务中任务调度的通信开销,给出了QoS路由树的生成原则,提出网格堆排序算法和QoS路由选择算法,利用算法实现了网格的任务调度与分配机制的设计.实验证明本设计能提高网格资源管理的效率.     

树形异构网格的启发任务调度算法

讨论了在网格资源计算能力和网络通信速度异构的树形网格环境下任务调度问题,导出了线性方程并且根据调度任务大小进行了模型的优化,提出一个基于线性规划的任务分配启发式算法。实验结果表明:在异构树形计算网格环境下实现任务调度时,该算法的性能明显优于其他算法。     

基于粒子群的网格任务调度算法研究

为了更好地解决异构动态环境下的资源管理问题,提出了一种网格环境下的任务调度模型。该模型考虑了当前网格虚拟组织下的计算资源、存储资源和带宽资源,模型的最优化目标是实现三者利用率最高和代价最低,即构造min-max函数。与遗传算法相比,利用粒子群优化算法对min-max函数求解提高了资源的利用率和任务的执行效率,同时在随着迭代次数增加的情况下,搜索速度、寻优率和避免早熟方面也有明显的提高。