一种基于图模型的可信云资源调度算法

根据并行任务及胖树形云系统的结构特点,综合考虑了云计算环境下资源节点与通信链路的可靠性问题,构建了基于任务执行行为的云系统可靠性度量模型。提出了一种基于图的可信云资源调度模型,将云任务可信资源需求与云资源动态供给的最优匹配问题转换成最小费用最大流图的构造和求解问题。针对图的求解计算复杂度较高的问题,结合商空间理论将初始网络转化为规模较小的商网络进行求解。仿真实验结果表明,该算法能够有效提高云任务执行的成功率,降低基于图模型的资源调度算法延迟。     

无线体域网中动态分配队列长度的调度算法

在无线体域网的调度算法研究中,当网络中通信链路质量较差时,传感器节点之间的数据通信存在丢包率高和资源利用率低的问题。为此,文章提出一种根据实时速率动态分配队列长度的优先级调度算法,以排队系统模型为基础进行理论分析,并将其与固定队列长度算法进行比较。仿真结果表明,当紧急数据数量突增时,该动态队列长度算法显著提高了系统的吞吐量,降低了数据的丢失概率,保障了系统数据通信的可靠性。     

考虑节点失效恢复能力的网格服务可靠性建模与分析

针对需要较长执行时间和占用较多计算机资源的"大任务",其节点可靠性随着时间的增加而呈指数衰减的问题,给出了一种考虑节点失效恢复能力的网格服务可靠性模型.在星型网格系统的网格服务可靠性分析中引入了节点失效恢复机制,并考虑了节点软件可靠性对网格服务可靠性的影响,同时采用子任务并行处理和子任务冗余方法提高服务的可靠性.仿真结果验证了引入节点失效恢复机制对提高网格服务可靠性的积极影响,为解决"大任务"可靠性偏低的问题提供了一种有效的解决方法.     

混合云环境下基于失效感知的资源调度策略

针对混合云的功能和复杂度逐渐增大而导致资源失效率增高的问题,提出一种提高混合云资源调度成功率的调度算法.首先,根据私有云资源失效规律特点,建立资源有效利用率模型和任务稳定性模型.然后综合考虑公共云和私有云的特点,建立基于失效感知的两层资源调度模型(2L-FARS),并使用建立的ST—LLF(任务稳定性阀值控制的最低松弛度优先调度算法)和DQPA(双队列资源提供算法)调度算法分别完成两层资源调度.最后使用failure traces和workload traces,对提出的策略进行验证.实验结果表明,该策略有效地减少了任务截止期违约率,并且在提高资源利用率的同时,一定程度上降低了任务执行总费用.     

云计算环境下多信道联合均衡调度算法研究

针对传统资源调度方法存在执行时间跨度大、信道接入率低、资源负载不均衡等问题,提出云计算环境下多信道联合均衡调度算法研究.根据云计算环境下多信道通信链路优化时隙和多信道资源,构建多信道链路模型,提出信道端到端可靠性最大化优化模型,将优化问题转换为多信道联合均衡调度问题.利用多信道最优跨度和负载均衡算法对均衡调度问题进行求解.结合多信道数据处理和任务执行的特性,设计最优跨度和负载均衡双适应度函数,在种群进化初始阶段和接近收敛阶段对适应度函数做适当调整,完成多信道联合均衡调度.实验结果表明,所提方法资源调度的执行时间跨度小、信道接入率高、负载均衡程度好,能满足资源传输的实时性要求.     

基于网格环境的自适应资源调度策略

网格计算使得大规模的网络资源共享和协作成为可能,网格环境中如何提高资源有效利用率是一个有研究价值的问题.本文提出在网格环境中,根据资源失效规律可以自适应的提供更可靠的资源节点.经测试表明,与普通资源调度策略相比较,本文提出的策略可以屏蔽掉大量失效节点,为用户动态提供更可靠的节点资源.     

一种无线mesh网络下的可靠路由查询机制

针对无线mesh网络目前存在的资源查找效率不高,路由跳转过多,网络中节点的通信链路易失效等问题,研究并设计了一种基于Chord的无线mesh网络可靠路由查询机制.该机制将Chord应用于无线mesh网络物理拓扑结构,设计了分层和双向查询模型,并在Chord固有的单路径查找模式上加入可靠多路径选择策略,在节点出现失效或链路异常等情况时启用多路径可靠查询方法,有效提高节点间成功通信概率,并对性能进行了分析.     

网格计算环境下作业调度的策略研究

根据网格计算环境的各种特点,分析了采用层次型策略进行作业调度的必要性和可行性。根据计算资源的结构特点,提出了建立层次型权系数模型的算法思想,同时根据权系数模型提出了一种较新的作业调度的算法,并对其作业调度算法作了仿真分析。此算法将为如何根据各节点的实时变化特征,动态地进行作业任务的局部调度提供了可靠的参考数据。     

网格计算环境下作业调度的策略研究

根据网格计算环境的各种特点，分析了采用层次型策略进行作业调度的必要性和可行性。根据计算资源的结构特点，提出了建立层次型权系数模型的算法思想，同时根据权系数模型提出了一种较新的作业调度的算法，并对其作业调度算法作了仿真分析。此算法将为如何根据各节点的实时变化特征，动态地进行作业任务的局部调度提供了可靠的参考数据。     

WiMAX WMN中基于扩展图的链路调度优化

链路调度是Wi MAX WMN设计中面临的关键问题.为了最大化网络吞吐量,建模了无干扰最优链路调度模型.针对单位时隙需求的链路集,提出一种Wi MAX WMN中的启发式链路调度算法.进一步,针对WMN中节点的中继特性,设计了基于节点与链路分解的扩展图模型.通过细化传输过程以增强时隙的空间复用性,能够满足链路单次与多次传输的统一调度需求.一系列仿真实验结果表明,所提出的链路调度算法能够有效减少网络调度周期,提高网络吞吐量.     

软件定义广域网中基于IPv6分段路由的双栈流量调度算法

针对当前软件定义广域网在应对企业园区部署双协议栈出口链路、园区之间支持双协议栈通信的网络架构下,存在园区任意协议栈出口链路失效时,园区间双栈流量不可通信的问题,提出了一种适用于软件定义广域网的IPv4/IPv6双协议栈环境下的流量调度算法。该算法基于快速重路由机制,通过结合基于IPv6的分段路由技术分为路径编码算法和报文处理算法2部分实现。在广域网双栈出口任一链路失效时将不同园区的双栈流量进行调度。通过在Mininet中的仿真模拟验证了算法的可行性,并利用带宽测量工具iPerf对链路性能进行测量,测量数据表明利用双栈流量调度算法进行双栈流量调度极大地提高了园区间双栈链路的利用率和服务质量。     

无线传感器网络动态调度分簇算法

提出了一种基于K均值的无线传感器网络动态调度分簇算法(DSCA),不但考虑了能量感知这一重要问题,还针对无线传感网络的稳定性和可靠性,提出了节点的同步失效概念,通过采用K均值得到更加平衡的分簇,使得能量消耗更加平衡.该算法发展了一种基于信号接收强度指标(RSSI)而无需知道节点坐标的簇质心求解方法,提出了基于局部信息集中的动态多簇头选举机制和动态时分复用(TDMA)通信轮数分配机制,这些机制使无线传感网络的能量消耗达到了高度均衡,保证了节点的同步失效,提高了传感网络的稳定性和可靠性.仿真结果表明,算法可以减少约70%的簇重构次数.     

物联网技术在网络移动节点资源能耗监测中的应用

移动节点资源能耗有效监测能提高节点寿命,提出基于物联网技术的网络移动节点资源能耗监测方法.采用物联网的优化组网方法进行网络移动节点资源能耗采集,构建网络移动节点资源采集的ZigBee物联网分布结构模型,构建随机链路检测协议下的移动节点分布路由探测协议,采用模糊关联特征检测方法进行网络移动节点资源能耗信息融合处理,构建网络移动节点测试功耗的衡量标准,采用能耗分簇调度协议实现网络移动节点资源能耗监测及最优化能耗管理,提高网络移动节点资源调度和能耗配置能力,实现节点的能耗可靠性监测.仿真结果表明,采用该方法进行网络移动节点资源能耗监测的实时性较好,监测输出的可靠性较高,检测结果准确.     

无线传感网络多节点通信链路质量检测算法

为提升无线传感网络的扩展性和通信性能,研究无线传感网络多节点通信链路质量检测算法。基于稳定路由协议设计了无线传感网络多节点通信链路质量检测算法,利用通信节点分析报文确认邻居节点间距,通过非参数局部线性核平滑方法依据邻居节点间距建立信号获取平滑后的信号接收强度。判断无线传感网络中的节点是否来自上游节点分组的平滑后信号接收强度后,采取滑动窗口局部多项式拟合方法建立链路质量检测模型,通过链路质量检测结果判断无线传感网络中该链路中通信节点移动状态,通过通信节点移动状态判断链路质量。实验结果表明,采用该算法可准确检测无线传感网络多节点通信链路质量,且在节点数量增加时检测效果依然良好,具有较好的扩展性。     

Mesh网的可靠性评价方法研究

为了对固定无线Mesh网中可用路径多样性带来的可靠性进行评价,将有线网络可靠性算法和无线网络传输模型结合,提出一种Mesh网终端对可靠性计算方法.能够计算出全部链路和节点的故障率,以及基于多跳/多路径链路的性能计算出用户站和基站间链路的总故障率.实验结果表明:能够有效地评价Mesh用户站群与基站连接的可靠性,提高了网络节点选择到基站最可靠通路和避开网络中较差链路,以及在更可靠的链路上获得更低的误码率的能力.     

具有不可靠链路的通信网最佳可靠路由的确定

研究了对给定拓扑结构的通信网在假定节点完全可靠而边存在随机破坏的情况下,通过计算点对间的路由概率确定最佳可靠路由的两种算法———邻接矩阵算法和动态路由算法－ 邻接矩阵算法通过构造网络的邻接矩阵及一些相关矩阵,利用深度优先搜索的方法找到点对间的所有路由,进而计算各路由的概率并由此确定最佳可靠路由－ 动态路由算法则给出了在链路失效后,按照最短路径原则由失效链路的起始点重新构造最佳可靠路由的方法－ 图１,参５－     

云计算环境下基于改进离散粒子群的并行调度算法

针对云计算环境下的任务调度优化问题和传统离散粒子群优化(DPSO)算法早熟、精度低等缺点,提出了一种适合云计算环境下动态调整惯性权重因子的方法,并给出了云计算环境下改进后的离散粒子群优化算法.该算法能快速确定合适的并行任务分配方案,使其达到调度长度最短的优化目标.仿真结果表明:文中改进的DPSO算法的收敛性、前期全局搜索和后期局部探索性能均优于传统的DPSO算法和遗传算法;在任务数较大的情况下,采用改进DPSO算法的并行任务调度算法的调度长度明显优于采用传统DPSO算法和遗传算法的并行任务调度算法.     

基于概率冗余调度的可靠P2P计算模型

为了实现动态、不稳定环境下的可靠P2P计算,提出了一种基于概率冗余调度的可靠P2P计算模型.该模型利用P2P任务调度成功率与资源稳定性、资源冗余度之间的概率关系计算任务调度的优化冗余度,不仅能获得较好的任务调度性能,而且在概率上保证了系统任务调度的可靠性.文中还设计了基于概率冗余的可靠任务调度算法,实验结果验证了提出的模型和算法的有效性.     

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。     

基于灰色预测的无线传感网络路由优化算法研究

无线传感网络路由链路节点分布混乱,导致路由算法稳定性降低,提出基于灰色预测的无线传感路由优化算法。构建无线传感器网络路由节点定位模型,实现传感器节点自主链路分层转发控制,构建无线传感节点控制模型,提高路由探测的参数识别能力;采用灰色关联预测方法,建立无线传感网络路由探测模型,根据路由探测结果,获取教务数据采集系统无线传感器网络最优节点密度分布,融合模糊度参数,构建模糊信息调度优化设计模型,定位最优自适应特征信息,实现无线传感网络路由优化设计。仿真结果表明,无线传感网络路由设计的输出稳定性较好,节点定位精度较高,传输时延较小,提高了教务数据采集系统中的无线传感器网络传输和数据分析能力。