基于马尔可夫决策过程的云平台资源调度

云计算平台可以动态地配置资源,适合基于工作流的科学计算。当前云平台的资源调度研究更多考虑运行时长和成本的最优化,而较少提到鲁棒性。本文提出了一种基于马尔可夫决策过程理论的资源调度算法,对工作流任务进行分组,按照任务的计算量和依赖关系将任务期限分配给各个任务组,在满足工作流总期限的基础上,将异构环境中的云资源分配给工作流的各个任务,通过最大化每个任务组的容忍时间使得整个工作流的鲁棒性达到最优。实验结果表明:该调度算法在异构环境中可以在任务期限和开销内提高调度的鲁棒性。     

多vCPU环境中基于容器的科学工作流调度策略

现有科学工作流调度研究较少考虑计算资源的多道程序设计,难以同时实现有效的容器共享并优化任务并行度与资源利用率。为了解决以上难点,文章提出了一种分布式多vCPU环境中基于容器技术的分段式工作流调度策略。该策略通过分段调度方法,降低启发式算法的解空间大小,使用带遗传算子的自适应离散粒子群优化算法(ADPSOGA),在设备使用成本的约束下优化各个工作流的完成时间,并制定一种容器与设备间的动态伸缩方案,实现容器的复用并解决单个设备中任务并行时的资源争用问题。结果表明：ADPSOGA的性能优于其他同类启发式算法,并且分段调度方法与容器伸缩方案在工作流调度方面表现出良好的性能,能很好地适应因任务并行度增加所带来的影响。     

QoS约束的云工作流调度算法

将云计算和工作流两者结合起来,并根据用户关心的QoS中执行时间和执行费用问题,针对工作流调度策略在云环境下调度实例密集型工作流时效率不高的问题优化资源调度策略,给出云工作流调度模型,提出一种基于QoS约束的云工作流调度算法MSCWQ(modifiedschedulingalgorithmforcloudworkflowbasedonQoS).该算法利用DAG(directedacyclicgraph)进行建模,优化资源策略,保证在最晚结束时间内使整个工作流实例的执行费用尽可能小.实验结果表明,在调度实例密集型云工作流时,该算法能有效提升科学工作流的执行效率,并能减少资源的使用费用.     

面向云工作流的两阶段资源调度方法

为提高云计算系统的资源利用率,优化系统性能,同时兼顾用户的服务质量(Qo S)需求约束,文中结合云计算和工作流建立了云工作流系统,给出了具有两个调度阶段的系统资源调度模型.在第1阶段中,考虑了Qo S的时间及价格约束、工作流内各个任务之间的依赖关系以及各个任务所产生的中间数据的处理,提出了改进的粒子群优化(MPSO)算法,并利用Pareto获得最优解,以提高调度效率;在第2阶段中,考虑了资源在主机上的分配情况,提出了具有负载感知的调度策略,根据系统的负载情况进行资源调度,以提高系统的资源利用率.实验结果表明:在云工作流系统的资源优化调度中,与经典的异构最早完成时间算法、单目标优化的遗传算法相比,MPSO算法的任务执行速度更快、资源利用率更高,能满足用户的Qo S需求;具有负载感知的调度策略能更有效地根据负载情况进行调度,提高任务执行的效率和资源利用率.     

基于云遗传算法的不确定性环境下平台资源调度适应性优化方法

针对战场环境中不确定因素对平台资源调度方案的影响,提出了一种面向不确定事件的平台资源调度适应性优化方法。考虑平台损耗和任务处理时间2个方面的不确定性,建立以最大任务执行效率为目标函数的平台资源调度的适应性优化问题的数学模型,根据不确定事件对平台资源能力或任务属性的影响来判断是否触发调度方案的适应性优化,并基于云遗传算法设计了平台资源调度适应性优化问题数学模型的求解方法,最后通过算例进行了验证。仿真结果表明,使用云遗传算法对平台资源调度方案进行适应性优化调整,能得到更加优化的平台任务匹配关系,并从整体上缩短使命完成时间。     

基于图形评审技术的云工作流调度计划风险评价模型

针对云工作流的各项服务质量指标难于精确估计,包含诸多不确定性的问题,基于图形评审技术网络模型,提出一种评价云工作流动态风险的风险元传递模型;根据云模型计算各服务质量指标的区间范围,利用推导的等价传递函数和矩母函数计算云工作流的服务质量指标的期望和方差;基于提出的风险度公式和比较方法,评价各个调度方案的风险大小;最后根据执行时间和服务费用的不确定性,模拟小规模工作流调度计划,并与均值-方差模型和逼近理想解排序法进行对比。结果表明,该方法应用于云工作流调度方案选择是可行的。     

基于重建策略的云工作流调度算法优化

为了进一步提高算法性能,提出一种改进的蛙跳算法,并与调度方案相结合,以期为云工作流资源分配提供最优调度.通过在蛙跳算法的局部搜索中加入重建策略,提高了数据随机性,有效避免了局部最优.研究了调度方案生成算法,与改进算法相结合得到接近最优的调度.利用Java模拟器进行仿真试验,并与粒子群优化算法和传统蛙跳算法作比较.实验证明,提出的方法可以在满足最长截止时间约束的情况下,使总执行成本最小化.     

云环境下一种多维QoS约束的工作流调度算法

云计算以用户为中心按需提供服务,云环境下必须关注用户的服务质量(QoS).云计算工作流调度的QoS目标约束条件,不仅有工作流完成时间,还包括调度预算、系统的可靠性以及安全性等,多维QoS约束的工作流调度算法的研究至关重要.为此,提出一种基于生物共生演算法(symbiotic organisms search,SOS)的多维QoS约束的工作流调度算法(QoS-SOS).首先为工作流中的每个任务分配适当的优先级,将非支配解的思想融入到生物共生演算法中,从而获得分布均匀的Pareto最优解集来解决多维QoS约束的工作流调度问题.实验结果表明,QoS-SOS不仅拥有较快的收敛速度,而且有很好的寻优能力,还能够根据用户的偏好选择侧重不同的优化方案,从而适应于大规模的云环境.     

基于多Agent系统的粒子群遗传优化云工作流调度算法

随着大数据时代的来临,传统的工作流计算平台已经无法满足大量工作流应用的计算要求.因此,工作流应用开始由原有的基础设施转移到更加高效、可靠、廉价的云平台上.针对现有的云工作流调度算法执行时间最小化、作业最优分配以及调度算法的收敛时间问题,提出一种基于多Agent系统的粒子群遗传优化云工作流调度算法.该算法首先利用粒子的自身历史最优位置和粒子群历史最优位置优化全局最优解的搜索过程,然后将系统中每个粒子作为一个Agent,多Agent间相互竞争和协调,最后在多Agent系统中引入遗传算法,通过Agent间的信息交互进行有目标地交叉变异操作,不仅避免粒子群的盲目随机化以及陷入局部最优解,而且加速了搜索全局最优解的收敛过程.使用真实工作流数据进行模拟实验,实验结果证明该算法的有效性.     

低碳制造环境下车间有限刀具多目标调度研究

为解决低碳制造环境下刀具在机床之间的调度问题,基于任务的机床分配方案,聚焦于车间内刀具的流转和使用过程,建立了综合考虑生产任务的完工时间、加工成本及加工碳排放的多目标刀具调度模型。针对调度过程中刀具资源数量和寿命受限的问题,在NSGA-Ⅱ算法基础上,提出了考虑解个体不可行度的选择算子,并利用不可行阈值的自适应更新方法,维持种群中不可行解在一定的比例,用来提高算法对于优化解的搜索能力。实验验证结果表明,与仅考虑完工时间的模型相比,本模型得到优化方案的加工成本、碳排放分别降低了21.8%、14%。所建立的多目标刀具调度模型能有效地解决低碳制造环境下车间有限刀具的调度问题,计算得到的帕累托最优解集为刀具的优化调度提供了可行的解决方案。     

分布式工作流技术的研究

阐述了工作流技术在企业自动化管理中的重要作用,介绍了分布式工作流技术的基本原理,重点论述了分布式工作流的系统结构及分布式建模方法等。     

基于J2EE的分布式多引擎工作流系统架构设计

以工作流参考模型为基础, 提出并设计了一种分布式工作流管理系统, 将单一引擎集中式控制转变为由多个领域引擎协同完成的流程运转. 分析表明, 只有分布式工作流管理系统才能满足应用需求.     

基于工作流技术的并车传动系统设计总流程实现

为了提高并车传动系统的设计效率,运用工作流技术开发并车传动系统设计平台.工作流分为顺序工作流和状态机工作流,在VS2008环境下可以运用图形编辑器来编辑设计流程,其优点在于表达方式直观、易于理解,逻辑基础严密,易于分析和验证.平台运行顺畅快捷,表明工作流技术有助于设计效率的提高.     

一个基于异步CSCW的工作流管理系统

阐明了基于异步ＣＳＣＷ（计算机支持的协同工作）的工作流管理系统的重要性,提出了基于异步ＣＳＣＷ的工作流控制机制的软件结构,并对系统具体实现和关键技术作了分析。     

工作流与工作流管理技术综述

工作流是近年来引起许多研究者、开发人员和用户注意的一类软件和系统技术,是企业管理的主要研究内容之一,为企业更好的实现经营目标提供了先进的。本文对工作流技术和工作流管理系统的相关概念、术语进行了介绍;简要说明了当前工作流技术的研究内容,给出了工作流管理系统的几种分类方法,并对工作流管理系统标准进行了简要介绍。     

基于WEB的工作流技术在工程项目管理系统中的实现

讨论了传统项目管理系统的不足,提出了用工作流技术来改进传统工程项目管理流程,以解决项目流程的多样化和不确定性。根据实际项目的研究,详细介绍了工作流建模的方法、步骤,以及基于Web的工作流技术的实现。     

基于domino的动态可定制工作流引擎的研究和实现

研究与探讨了一种基于domino平台的动态可定制工作流,首先分析了两个当前工作流设计的主要方法,包括预先定义好流程和预先不定义流程,然后结合这两种传统设计方法,设计出一个既可预先定义又可动态修改的灵活的工作流解决方案．最后讨论该工作流设计在具体项目中的实现情况和遇到的问题。     

基于UML的工作流建模的研究

指出目前大部分工作流建模过程无法对工作流本质特征进行描述,而UML是一种可视化的建模语言.在分析了工作流执行系统和UML的基础上,提出了一种基于UML的工作流建模的建模方法,通过一个具体的实例描述了建模过程,并对模型的执行做了分析.结果表明,UML成功地改进了一些传统工作流建模过程的缺点,能够比较完整、准确地描述工作流建模过程,加速开发进程.     

图形化与用户自定义工作流的协同办公研究

为了实现协同办公简洁、高交往的流程控制方式.以工作流的处理机制、框架设计与数据库模型为主线,将图形化与用户自定义工作流的设计方式应用到协同办公.用户可以实现工作流程的监控、自定义表单、会签、工作流预处理、可用范围控制、审批授权等功能,最终通过管理平台实现工作流的图形化与用户自定义功能.这种基于图形化与用户自定义工作流的设计方式是实现协同办公高可控性与易用性的有效解决方案.     

基于Web服务的科学计算工作流管理系统的设计与实现

工作流技术是近来被业界广泛采用并迅速发展的技术.它通过采用计算机技术,实现业务流程自动化.科学计算任务的重复性和耗时性使得将工作流技术同科学计算结合起来成为必然趋势.本文研究开发的工作流原型针对于特定科学计算领域的计算流程特点,将工作流技术同Web服务技术结合,给出了在分布式环境中的科学计算流程定义和执行的实现方法.