使用GridSim工具包实现计算网格任务调度模拟

任务调度是计算网格体系结构中重要的组成部分之一.使用基于离散事件的网格建模和模拟工具包GridSim,模拟一个具体的计算网格环境,并实现了一种基于网格资源价格策略的任务调度算法,最后通过程序运行结果验证该了调度算法的有效性.     

基于资源信息动态分发和发现的计算网格任务调度

计算网格任务调度基于对分布式的网格资源的管理、分发和发现．实验表明，基于资源信息动态分发和发现的计算网格任务调度系统，能够消除基于资源信息静态分发和发现的计算网格任务调度系统的不灵活性，提高计算网格服务性能和资源利用率．     

基于改进群搜索优化算法的云计算任务调度方案

针对云计算中的任务调度问题,提出一种基于改进群搜索优化(IGSO)算法的任务调度方案.首先,为了解决传统GSO算法的收敛速度较慢,不能很好地应用在云任务实时调度的问题,在搜索者和游荡者的位置更新中融入了粒子群算法中的粒子位置更新策略,提出一种快速收敛的改进GSO算法.然后,将任务调度问题进行编码,以任务执行时间为适应度函数,通过提出的IGSO算法寻找最优调度方案.仿真结果表明,该方案能够快速且合理地调度任务,具有可行性和有效性.     

一种基于Qos的网格资源调度策略

网格资源的合理调度一直是网格计算中的热点问题．当前网格资源调度的一种经典算法是Min—min算法．通过介绍Min—min算法的内容和特点,找出这种算法的缺点和不足,然后在该算法的基础上提出一种基于Qos的改进算法．这种改进算法的目的是在提高资源调度效率的同时又能均衡网格资源中的负载,进一步提高资源的利用率．     

面向智慧城市的多依赖任务计算迁移研究

针对智慧城市的时延敏感型多依赖任务调度问题,提出了边缘计算赋能的智慧城市架构,并设计了一种计算迁移方法,以满足任务调度需求。首先建立了多依赖任务模型、任务的时延约束模型以及智慧城市服务器的负载约束模型。然后使用深度强化学习算法训练出可感知任务间依赖关系的智能体,以实时地进行计算迁移决策。一系列实验验证了该方法在时延、能耗优化方面的有效性。     

实时操作系统μC／OS—Ⅱ子任务扩展的一种改进方法

随着嵌入式系统的日益发展,更复杂的任务支持是当前大多数嵌入式操作系统必须解决的问题.该文在μC/OS-II内核上,通过以任务优先级变量为基础,修改任务控制块结构,任务调度、通讯等函数的方法,使其在保持强实时的优势下,实现了同一优先级多个子任务并发调度,不仅扩展了原内核的任务数,同时形成了任务组,并完整实现了任务组内任务间的消息通信,采用该文的方法,对不需要任务组支持的原有系统,亦无需做任何改动.     

面向边云协同计算的能耗感知资源调度方法

要：边缘计算在处理大量计算复杂的任务时，可能会引发任务实时执行效果下降以及能耗高等方面的问题。为此提出一种面向边云协同计算的能耗感知资源调度方法，首先根据实时保证率将任务分流到云计算和边缘计算，然后基于弹性资源特性提出能耗感知的资源调度策略，为实时任务生成虚拟资源配置方案，最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性，该算法可以在保证实时性的前提下降低能耗。     

基于蜂群算法的云计算调度研究

文章先分析了云计算任务调度的内涵,综述了蜂群算法的原理,继而通过云计算调度问题的描述,提出云计算调度的数学模型,最后通过仿真实验,证明改进的蜂群算法可以很好地改善云任务调度系统的性能,有一定的借鉴意义.     

利用截止期感知的云计算调度方法

针对传统云计算资源调度执行时间长和执行成本高的问题,提出一种利用截止期感知的云计算调度方法 .将VM分配给需要调度的工作流,并在处理时间截止期完成工作的调度.在任务调度过程中,当产生子调度序列后,利用遗传算法来优化执行时间以减少超时.提出的算法具有对不同目标搜索环境的适应能力.实验结果表明,基于截止期感知的云计算调度方法能够在不同规模和不同期限条件下以比粒子群优化算法更小的成本找到更优解.     

基于本体的网格资源匹配研究

<正>一、网格资源概述1.网格资源。随着网络信息化程度的不断提高,网络资源呈几何级数增长。但是由于网络和操作系统之间的异构性,不同系统之间的数据很难共享,因此,便形成了一个个的信息孤岛,资源的管理、共享及互操作难以完成。网格就是把整个因特网整合成1台巨大的超级计算机,从而实现计算资源、存储资源、信     

块对角化预编码MIMO系统多用户调度

研究了在多用户、多输入多输出(MU-MIMO)系统中发射端块对角化(BD)预编码方案的实现算法,以及基于该预编码方案的多用户调度算法. 利用子空间分解技术设计了发端的预编码矩阵. 通过该预编码矩阵,系统可以实现与多个用户同时进行多码流、用户间的零干扰通信. 定性分析了该预编码方案的本质,利用子空间分解技术设计了一种基于系统最大和容量准则的多用户调度方案. 通过分析说明该调度方案具有较低的计算复杂度. 数值仿真表明,在相同的块对角化预编码方案下,采用本文提出的用户调度方案可获得近似最优的和容量,进一步说明了本文所提方案的有效性.     

网格计算在潮流计算中的应用

介绍了网格计算技术的基本概念、特点和架构，分析了现代电力系统的分布式特点；组建了基于Cactus的电力网格系统应用平台，提出了一种基于计算池的网格并行潮流计算方法．模拟实验表明，网格并行潮流计算方法能够充分利用网络资源，具有快速、方便的特点，显著改善了电力系统中潮流计算的性能．     

基于GPS调度的OFDM系统低复杂度资源管理

针对OFDM系统的下行链路,提出了一种基于广义处理器共享（GPS）调度的低复杂度资源管理方案。方案通过MAC层－物理层的跨层设计达成了信道容量与用户公平性之间较好的折中：在MAC层采用GPS并行调度来达成用户对带宽的公平共享,并进一步提出了通过用户权重补偿来改进公平性的方法;在物理层结合采用次优子载波分配、平均功率分配和自适应调制以充分利用信道容量。仿真结果表明,本方案以较低的实现复杂度实现了与Shen提出的带比例速率限制的资源分配算法相近的性能。     

基于银行家算法的进程安全序列全搜索算法

通过分析银行家算法的核心思想以及安全状态的本质涵义,提出了一种在系统某一时刻搜索所有进程安全序列的算法,并利用面向对象编程语言JAVA实现了该算法．通过分析所有的安全序列,可以对系统的资源分配与进程调度优化提供支持．该算法也可以作为死锁检测算法或银行家算法的实现算法．     

基于QoS的认知OFDM无线电系统自适应资源分配

摘要：根据认知无线电的特点和正交频分复用的传输特性,提出了一种针对认知OFDM无线电系统的自适应资源分配算法. 该算法在子载波和功率分配中,通过把次用户对主用户干扰的功率限制在主用户可容忍的门限以下,使次用户信道容量最大化. 同时,利用比例公平性保证了每个用户的通信服务质量. 仿真结果验证了所提算法的性能和有效性.     

道路交通应急调度策略研究

道路交通突发事件的发生是随机的和动态的,具有变化速度快,涉及面广等特点,无法提前预测估计和建模分析,其应急处理的问题比较复杂.针对传统调度系统响应速度慢,准确定位难以及应急调度力度不足,提出一种基于GIS的道路交通应急动态调度模式,为道路交通突发事件发生提供决策依据和分析手段,可以及时、高效地调集各种警力物力等资源,使问题得到尽快的解决.     

解决作业车间调度问题的改进蚁群优化算法

针对作业车间调度问题,提出一种改进的蚁群优化算法.首先设计禁忌表以产生活动调度,然后对传统的蚁群优化算法进行简化,并提出一种新型优先规则作为启发式信息.为增强算法的收敛性和提高求解质量,引入基于作业车间调度问题邻域结构的局部搜索.实验表明该文算法有效.     

自动化仓库调度问题的研究进展

介绍自动化仓库系统基本组成，提出了两类调度问题，针对这两类问题对近年来国内外研究自动化仓库调度的方法以及在线离线调度的进展进行研究，提出了目前自动化仓库调度的不足和展望。     

基于混合储能的电网友好型分布式电源的控制策略研究

本文提出了一种由间歇式可再生能源发电系统、能量型和功率型混合储能系统组成的分布式电源的控制策略．该控制策略包括直流母线电压控制和交流换流器的电网自适应控制两部分．首先,本文提出了直流侧可再生能源发电及混合储能系统之间的协调控制策略,并利用直流母线电压分区控制和DC／DC变换器多运行模式归一化模型有效地实现了直流母线电压稳定及各种运行模式的平滑切换,优化了锂电池的充放电过程,提高了储能系统的技术和经济性能;其次,提出了基于电压源下垂控制的交流侧挟流器的电网自适应控制策略,引入了虚拟阻抗和自同步控制,提高了分布式电源的电网适应性,最后,通过PSCAD／EMTDC的建模仿真,验证了本文控制策略的有效性．