基于资源融合的网格任务调度模型与算法

讨论了网格资源计算能力和网络通信速度异构的树型计算网格环境下独立任务的调度问题,为单层树型网格计算环境下的任务调度问题建立了整数线性规划模型,并采用资源融合方法将多层树型网格计算环境下的任务调度问题转化为单层树型网格计算环境下的任务调度问题,建立了相应的数学模型.基于所提出的模型构造了两个任务分配启发式算法OPCH和OPBH.实验结果表明,在异构的树型计算网格环境下实现独立任务调度时,文中提出的算法比FCFS、Min-min算法具有更好的性能.     

网格环境下的高效动态任务调度算法

网格系统具有异构性、动态性和分布性，这使得网格中的任务调度变得十分复杂，要求调度算法具有动态性和自适应性．文中将群体智能技术引入网格的任务调度中，针对一组相互独立的任务调度问题，提出了一种新的动态任务调度算法．该算法利用蜂群与环境的交互模型来实现网格中动态的任务分配；同时根据蜂群的自组织社会层次的概念，解决了算法中出现的竞争问题．实验结果表明，相比于现有的方法，该算法对于网格中的动态环境具有更好的适应性，且调度性能更优．     

网格任务调度算法比较研究

网格任务调度是根据采集到的信息将不同的策略任务分配到其对应的资源节点上加以运行。良好的调度策略能够充分的利用系统资源并行处理能力,保证用户任务能够按期完成,对网络应用的发展具有重要意义和深远影响。首先分析了网格任务调度模型和调度策略,然后对网格任务调度算法进行了比较分析,最后给出了各种网格任务调度算法的适用范围和网格技术发展方向,为进一步研究提供参考。     

经济网格中基于剪枝策略的时间-费用优化任务调度

由于在经济网格环境下,存在着资源异构和分布的特征,网格任务调度变成了一个复杂的问题.为此,针对独立任务,在考虑用户的服务质量经济需求偏好的基础上,提出了一个优化用户时间和费用的任务调度方案选择算法.该算法首先将网格中兼顾时间和费用的任务调度方案形式化为一个n层m叉树,然后将调度方案的选择问题转化为树的遍历问题,最后利用剪枝方法避免无效路径的搜索,降低了时间复杂度,实现了任务的优化调度.结果表明该算法能按照用户的时限和费用需求偏好选择优化的调度方案,且在性能上优于传统的未剪枝算法.所以该算法是一种可行的任务调度算法.     

考虑处理机时间窗口的可分任务调度优化模型

针对异构分布式系统下处理机具有时间窗口约束的可分任务调度问题,通过寻找最优的任务分配方案和最优的处理机调度顺序,可以使得任务的完成时间最短。首先,在已有模型上引入处理机时间窗口的概念,使得所建模型更加贴切实际;然后,建立了一个新的考虑处理机时间窗口可分任务调度的非阻塞优化模型,同时设计了一种基于全局优化的遗传算法来求解模型;最后,为了快速、高效地求解模型,所提算法同时对处理任务量和调度顺序进行编码,利用不同的交叉算子来优化调度顺序和任务分配量,设计了合理的修正算子来修正不满足处理机时间窗口的任务分配方案,并且设计了高效的局部搜索算子来加快算法的收敛速度。仿真实验结果表明,在处理机时间窗口约束下,与已有算法相比,所提算法至少提升了20%以上的性能,从而证明了所提算法的正确性和有效性。     

一种改进的基于动态信任的分布式调度模型

任务调度是分布式计算系统研究的核心内容之一,而基于动态信任的任务调度算法在志愿计算和网格计算系统中具有很好的性能,这种算法能够较好地处理节点的不确定性.首先介绍了现有的基于动态信任的任务调度模型,分析了经典调度模型中没有考虑任务大小、执行期限和计算冗余组计算能力等缺点.在经典模型的基础之上,提出了一种在BOINC系统中适用于独立计算任务的基于动态信任的分布式任务调度改进模型.该模型对经典模型中可靠度的定义作了优化,并且考虑了任务大小、执行期限、计算冗余组计算能力等因素,从而提高了计算的吞吐量,减少了计算时间.     

基于优先级表的网格依赖任务调度算法研究

如何高效的使用网格资源成为网格计算研究的重点。依赖任务调度算法对于部分网格系统的任务调度提供了一种解决方案,本文在传统依赖任务调度算法基础上考虑资源负载均衡问题,充分利用空闲资源求解问题,缩短了任务完成时间。     

一种面向通信开销的网格工作流调度算法

采用任务—资源分配图定义了网格任务调度模型,运用动态规划的方法提出了面向通信开销的工作流任务调度算法。采用扩展的拓扑排序算法对具有依赖关系的工作流任务进行划分,根据划分的任务子集得到相应的调度阶段,在每一阶段选择满足约束条件和以计算开销、通信开销以及任务执行成功率为最优目标函数的资源节点进行任务分配,从而使工作流任务调度目标函数最优。应用Grid Sim工具包实现了该调度算法,并与Min-Min算法进行对比分析。仿真结果表明,基于动态规划的网格工作流调度算法具有良好的适应性,且能较好地处理不同网络环境下任务间存在大量数据传输的网格调度问题。     

一种基于有向无环图的相依性网格任务调度算法

网格任务调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一.本文首先描述了网格计算环境中的DAG任务调度模型.然后，结合网格计算环境的特点, 讨论了多个相依性任务组成的应用任务调度问题，并对GS和CIGS算法进行了全面而深入的研究，并在此基础上提出了一个CIGS算法的改进算法.     

一种基于改进蚂蚁算法的网格任务调度策略

网格是分布式高性能计算的一个主要发展方向.任务调度问题的解决是网格得以充分发展的基本前提.提出了一种基于改进蚂蚁算法的网格任务调度策略.不同于传统蚂蚁算法,改进的蚂蚁算法通过在处理任务前后分别调整信息素来准确地反映资源的性能.任务调度将选择由改进蚂蚁算法产生的性能最佳的资源来处理任务.改进蚂蚁算法以及任务调度策略的有效性已被OP-NET上的仿真结果所验证.     

异构型无人机群体并行任务分配算法

异构型无人机(UAV)群体任务分配机制起着至关重要的作用,分析了并行任务分配的特点,以时间消耗最短为优化目标,建立了整数线性规划的任务优化分配模型。对基本遗传算法进行了改进,提出了有效降低算法复杂度的编码方案,建立了相应的适应度函数,改进了现有遗传算法的变异策略。仿真案例表明该算法具有较强的寻优能力,能够有效地完成异构型群体UAV的并行任务分配。     

基于分层禁忌遗传算法的卫星任务调度方案

对地观测卫星在地球观测系统中起着核心作用,任务调度是对地观测卫星满足更多任务需求并获得高观测效率的重要手段。随着用户的激增,大量的任务请求引起卫星资源、时间资源的冲突,导致卫星任务的调度效率低下。为了解决上述问题,通过拆分和聚类2种策略对任务进行预处理,设计了一种基于分层禁忌遗传算法(layered tabu genetic algorithm, LTGA)的卫星任务调度方案。建立了对地观测系统模型,分析了观测任务调度的相关约束;通过分析任务时间窗口冲突情况来确定任务拆分方式,通过计算聚类距离来区分任务分布状态,从而选取合适的观测任务构成预调度任务集合;在上述任务规划的基础上,提出LTGA完成任务的选取和排序,生成观测计划。仿真结果表明,所提出的卫星任务调度方案能够有效提升调度收益、降低调度时间。     

基于动态规划的云计算任务调度研究

任务调度作为云计算中的核心问题,其目的是合理分配任务,实现最佳调度策略并且有效地完成任务.首先对当前云计算中任务调度算法进行分析并指出传统算法的不足与缺点,然后提出一种基于动态规划模型的任务调度算法,以任务运行时间最少为优化目标,把任务与数据集群中虚拟机匹配看成为多阶段决策的组合优化.最后在CloudSim进行仿真实验,结果表明,所提算法在满足多用户需求下与max-min和min-min算法相比,在一定数量规模下,任务完成时间减少而资源负载相对均衡.     

基于Anytime算法的模型预测控制器的优化反馈调度

模型预测控制器可以实现为具有Anytime算法特征的模型预测控制（MPC）任务,它允许在执行时间和控制性能之间进行折衷．文中针对一组MPC任务,提出一种优化反馈调度算法（FS-CBS）,在有限处理器时间约束范围内使全局控制性能最大化．该算法为每个MPC任务分配了一个恒定带宽服务器（CBS）,并对CBS所预定的处理器时间进行动态调节,同时通过约束条件保证整个任务集的可调度性和各组分的稳定性．仿真结果表明,该算法对MPC运行时的执行时间变化不敏感,明显优于基本的CBS算法．     

网格中多副本数据的后向预测调度算法

针对网格环境下追求最快响应时间的多副本数据检索应用,提出了一种调度算法,该算法考虑了数据副本分布状况对负载均衡的影响.在被检索数据的多个子集分布在网格中多个节点,并且以数据子集为单位存在不定数目的副本情况下,给出了一种估算存放副本的网格节点动态负载和延时的方法.基于估算出的这些参数,算法根据对响应时间的计算和对后向任务的预测将任务分配到网格节点.后向预测考虑了网格节点被选中访问其上各个副本的可能性.最后通过仿真程序分析了该算法的性能.     

面向非线性工艺计划的动态多任务调度

提出了一种调度算法用对具有非线性工艺的任务进行调度。它包括交贷期算法和遗传调度算法,交货期算法根据主生产计划把产品计划分解为零件计划;然后利用改进的遗传算法实现具有非线性工艺的多个零件的动态调度。设计的遗传编码方法可以实现对具有非线性工艺的任务进行排序;改进的遗传损作算法可以避免非法解的产生,并适用于非线性工艺;设计的目标函数以确定的共有设备为基础进行计算,充分地反映了生产运行的动态性。     

单台机器排序问题中工件的预排序

在排序问题中,为了寻找一个工件的加工次序,有时需要对原来工件进行重新编号,即对工件进行预排序.例如用动态规划求解工件有先后约束关系的单台机器排序问题时,需要对工件进行预排序,使得先加工的工件的序号小于它的后继工件的序号,且使得某种指标达到最优.对于工件之间的先后关系呈链状结构的单台机器排序问题,给出了一个算法,并证明了该算法是最优的.对于工件之间的先后关系呈树形结构的单台机器排序问题,也给出了一个算法,并证明了对于某些特殊的树形结构的单台机器排序问题,该算法是最优的.     

基于量子和克隆策略的负载均衡算法

针对网格计算中多个独立任务在多个异构的资源上处理时,资源的负载均衡为最小非抢先调度的问题,建立了一类资源负载均衡问题的优化调度模型.该模型将量子算法、克隆算法和遗传算法结合起来,提出一种新的混合量子克隆遗传调度算法.仿真实验表明在网格环境下,该算法全局寻优能力强,能有效地实现资源的负载均衡,并具有合理性和高效性.     

基于负载均衡的任务调度算法

基于传统任务调度算法, 通过在调度过程中增设服务器最佳期望序列及负载均衡指数, 采用任务连接数约束服务器选择, 解决了传统任务调度算法对于集群负载均衡性能的忽略问题. 实验结果表明, 该改进算法能达到较高负载均衡度, 同时缩短任务完成时间, 并提高了集群对于批量级任务的处理能力, 从而达到了优化的目的.     

基于改进RRT*FN的移动机器人路径规划算法

针对复杂环境下移动机器人的全局最优路径规划,提出一种基于目标偏置扩展和贝塞尔(Bezier)插值方法的改进RRT*FN路径规划算法.改进算法在未找到初始路径时采用一定概率进行随机点的目标偏置选择,确定初始路径后使用启发式采样方法,使随机采样点围绕初始路径进行迭代选择,提高路径规划的导向性.当改进算法还未找到初始路径时,删除树中远离目标点并且没有子节点的节点;当改进算法找到初始路径时,删除树中远离最优路径且没有子节点的节点,保留高性能节点,提高算法收敛到最优路径的效率.利用贝塞尔(Bezier)插值方法平滑路径.在MATLAB仿真平台和ROS机器人仿真平台分别进行2D和3D的对比实验,结果验证了所提算法的有效性和优越性.