基于约简任务资源分配图的网格依赖任务静态调度

网格资源环境的动态性和异构性对依赖任务的静态调度策略产生了极大的挑战.提出了一个能够更好地适应资源异构性,并完整支持调度、重调度的统一静态调度模型,即基于约简任务资源分配图(RT-RAG)的调度模型和调度算法.基于该模型的调度问题归结为RT-RAG的优化选取问题.实验分析表明,基于该模型的调度方法更好地适应了网格环境的动态性和异构性,使得静态调度策略与动态调度策略相比依然保持着较大的性能优势,并且也优于基于DAG任务图调度模型的AHEFT静态调度算法,特别是在资源差异较大的情况下.     

基于随机petri网的网格工作流调度模型研究

针对网格工作流中任务调度的建模难题,使用随机Petri网(SPN)这种高级网系统,为系统建模提供强有力的支持。首先对SPN的基本概念和建模特性进行了介绍,在参考网格环境下目前工作流调度模型的基础上,提出了分层的网格工作流应用程序(任务)调度模型。并针对已有的几种网格工作流调度策略设计出基于SPN的模型,在此基础上提出了一种改进的总体最小期望等待时间调度策略。最后在网格工作流环境下对几种策略进行了仿真试验,证明了这种调度策略具有较好的性能。     

一种基于任务竞争力的工作流调度算法

网格计算聚集了大量的异构分布式的计算或存储资源,为科学研究提供了一个高性能环境.然而,网格资源的异构性和自治性特征使得任务调度变得极其复杂.针对DAG表示的科学工作流调度问题,根据任务可用资源率确定任务调度的优先级,以任务竞争力刻画任务对资源的最佳匹配度,基于分层调度策略提出了一种基于任务竞争力的工作流调度算法.采用GridSim模拟实验表明该算法相对于其他两个算法,具有更小的执行时间.     

网格工作流调度关键技术综述

网格工作流将工作流管理和网格计算结合起来提供了一种更有前景的分布式协作的工作流系统的解决方案.网格工作流调度是网格工作流管理中的一个关键问题,它直接影响网格工作流的执行成功与否和效率的高低.详细总结了网格工作流调度中的关键技术:(1)工作流设计;(2)调度体系结构;(3)调度决策机制;(4)计划模式;(5)调度策略;(6)性能评估,并对各关键技术进行了分析和探讨,其次阐述了几个典型网格工作流调度系统,且指出了网格工作流规范与调度算法存在的问题及其发展方向.     

一种基于任务分解的时间均衡调度算法

网格环境下的任务调度是一个NP完全问题,它一直是网格领域研究的核心。针对计算网格中的任务放牧调度这类问题,提出了一种基于任务分解的时间均衡调度算法。该算法在调度过程中充分考虑了网格资源的特点,采用重复调度和任务分解策略,并进行了仿真实验。在任务完成时间和系统吞吐率两方面与Max-min和Max-int算法进行比较,实验结果证明该算法优于Maxmin和Max-int,是一种性能较好的任务调度算法。     

基于计算期望和信誉度的网格资源调度模型

目的 研究网格经济模型下资源调度的问题.方法 分析以往的资源调度策略,提出了一种基于计算期望和资源信誉度相结合的网格资源调度模型.结果 通过用户设定各因素的重要性,由计算期望分析器将各个因素量化,再由调度器根据量化结果,将任务放到相应的队列中,各队列调用不同的调度算法;同时每次任务完成后,用户的满意度又直接影响资源的信誉度.结论 该模型实现了高效灵活的网格资源调度,达到了资源最优分配的目的 .     

一种基于经济模型的网格资源调度算法

将贪婪算法推广，针对计算网格提出了一种基于经济模型的资源调度算法.将网格计算环境下一组相互独立的计算任务（Meta-Task）的资源调度问题看作是具有限定条件的最优化问题，根据网格用户提供的“deadline”和“budget”，每次选择使得执行最短的任务进行调度.通过在Gridsim环境下的分析与比较，该算法在满足用户要求的QoS需求同时，能够以尽可能少的时间完成任务.     

分布式系统中基于非合作博弈的调度算法

针对分布式系统中任务调度问题,根据分布式环境下的任务调度特性,建立了一个非合作博弈的多角色任务调度框架,在此基础上提出了一种基于纳什均衡联合调度策略的分布式强化学习算法.相比于静态调度算法,该算法需要更少的系统知识.能使调度器主动学习任务到达和执行的相关先验知识,以适应相邻调度器的分配策略,目标是使得调度器的策略趋向纳什均衡.模拟实验结果表明:所提出的算法在任务的预期时间和公平性上相对于OLB(机会主义负载均衡)、MET(最小执行时间)、MCT(最小完成时间)等同类调度算法具有更好的调度性能.     

网格资源管理系统中的任务调度策略研究

网格计算是继Internet和Web技术之后，又一次信息技术浪潮。由于资源具有广域分布、异构、动态等特性，网格环境下的资源管理和调度是一个非常复杂且具有挑战性的问题。通过分析比较当前多种环境下任务调度策略的基础之上，提出了一种适用于网格资源管理系统的多次映射任务调度策略。该策略在追求最短任务完成时间的同时，兼顾到了不同用户的需求，从而更好的适应了网格资源动态变化的特性。     

基于权值比例和服务时间误差的动态调度算法

针对动态网格计算中的需求调度问题,提出了 一种基于权值比例和服务时间误差的调度算法.首先,构建出一个由多个动态独立执行的任务和多个具有相应计算能力的多处理器系统构成的动态网格模型;然后,对于一个给定的由多个任务构成的任务集来说,按照任务集中每个任务的权值比例对队列中的全部任务进行降序排序,并得到每个任务的服务时间误差;最后,根据每个任务的服务时间误差值来分配计算资源给任务,以使服务时间误差值最小化.性能仿真结果表明,相比于网格计算中常用的FCFS调度算法和轮询调度算法,提出的调度算法在平均计算成本、总的任务完成时间以及服务时间误差值性能方面都具有较大的优势.     

异构任务图在网格环境中的调度实现

并行分布计算环境的任务调度一直是并行计算研究的热点问题，网格技术的发展则对任务调度提出了新的要求。本文采用带参数的有向超图表达异构任务图，为具有一般性、异构性、分布性、动态性等特点的任务请求提供了通用描述方法。通过设计网格异构任务图描述语言GHDL，实现了网格任务请求的统一封装以及任务请求在异构环境下的计算机理解和识别。通过设计自适应调度策略库，为分布异构动态网格环境下的任务调度提供有效解决方案，实现了在考虑网格任务间优先约束与数据关联的同时，采取异构宿主机识别、异构客户端自动创建等方式开发利用环境异构性与任务异构性，采取实时网格状态信息采集与任务迁移屏蔽了资源动态性。异构任务图在网格环境中的调度效果由树生长的仿真实验进行了展示。     

网格计算技术及其任务调度策略研究

对网格计算技术及其任务调度策略进行了论述与总结。首先介绍了网格计算技术的起源和网格系统应具备的基本条件,然后论述了网格计算不同于传统分布式计算的独特特征,接下来对网格计算的应用领域进行了简单探讨。最后从网格任务调度的特点、评价指标以及现有的调度算法等方面对网格计算的任务调度策略进行了详细讨论。全文工作将指导我们未来进一步深入研究网格计算。     

一种基于蚁群算法动态均衡的网格任务调度

网格资源分配属于NP-难问题,为了更好地解决该问题,首先建立一种性能QoS优化的作业级网格任务调度模型和目标函数,并对资源和任务数进行了分析.提出了基于动态信誉度的改进蚁群算法RACO(reputation-based ACO)进行网格任务调度,RACO引入空间效率和时间效率的动态调节因子,同时采用局部和全局信息素更新策略.仿真实验表明,RACO在资源利用率、动态均衡方面优于Min-min,Max-min和ACO算法.     

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.     

改进蛙跳算法的网格任务调度优化模型

为解决当前调度模型存在的局限性, 以更好完成网格环境下的任务调度目标, 结合网格任务调度的NP(Non-deterministic Polynomial)问题特点, 提出了改进蛙跳算法的网格任务调度优化模型。首先以网格任务完成时间作为调度优化指标, 然后采用蛙跳算法找到最优的网格任务调度方案, 并对蛙跳算法存在不足进行改进,以改善算法工作性能, 最后在网格仿真平台GridSim 上进行性能验证分析。实验结果表明, 改进蛙跳算法可较好完成网格任务调度, 缩短了任务完成的时间, 资源负载更加均衡, 而且性能明显要优于其他算法。     

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．     

基于移动代理的网格作业调度模型的研究

网格计算是新一代分布式计算技术.网格作业管理是其最主要的功能之一,主要涉及网格计算环境下作业的调度和分配等问题.其中作业调度是实现高性能网格计算的基本问题,该问题已被证明为NP难题.移动代理是代理agent技术与分布式技术的综合体,根据移动代理自身特点,提出了基于移动代理的网格作业调度模型,针对网格作业调度问题提出最短执行时间MAMET(MobileAgent-based Minimum Execution Time)算法,并在研究移动代理技术特性所带来优势的基础上,利用移动代理间通信等技术实现负载平衡.最后对基于移动代理的网格作业调度模型作单机与联机的性能进行分析和比较.     

计算网格中基于负载平衡的调度模式

对资源进行有效的管理和调度可以提高网格系统的利用率.针对计算网格中的负载平衡问题,为减少网络通信量,提出一种分布式的网格作业调度模型,并给出了其相关算法：将轻负载节点逐个收集到一个队列,并设定一个可调节的刷新时间,当重负载节点提出调度请求时,直接从轻载节点队列中取一轻载节点并把负载转移到该节点上,从而解决了资源调度中的负载平衡问题.