一种基于贪心策略的启发式云计算任务调度算法

提出了一种基于贪心策略的启发式任务调度算法,用于优化云计算环境下任务调度中执行时间。首先,给出了云计算环境下任务调度问题的形式化描述及其最早完成时间的启发式优先分配原则;接着,基于最早完成时间的优先分配原则,采用贪心策略难易交错地分配任务求得任务调度的初始解;进而,引入了任务对交换的收益值概念,采用贪心策略选择收益值大的任务对交换优化任务调度初始解的执行时间;最后,在Cloud Sim云计算仿真实验平台下进行了顺序调度算法、Min-Min算法、Max-Min算法和本文算法的对比实验,实验数据对比充分验证了本文算法既能减少任务执行时间,又能使资源负载相对平衡。     

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.     

面向云计算的任务调度算法研究

云计算中任务调度对云计算的整体性能有重要影响.归纳了云计算调度的特点和性能指标,指出云计算任务调度研究的主要进展.从传统任务调度算法、Hadoop中的任务调度算法、智能化的任务调度算法等方面概括、分析和比较了不同算法的算法思想、实现机制、达到的性能要求.最后,讨论了现有任务调度策略存在的问题,结合云计算面向服务的特点对云计算任务的研究进行展望.     

基于RMA的雷达数据处理任务可调度性判定

实时系统中任务的可调度性是系统正确的关键.单调速率调度算法RMA是任务调度的重要算法，通过对雷达数据处理任务的时间需求模型的分析，使用RMA对该任务进行了可调度性判定.在分析任务两种不同的实现方法及相应时间开销的基础上，给出了这两种实现方法在RMA下可调度性判定的充分必要条件.     

纯电动汽车TTCAN网络消息调度策略研究

为提高纯电动汽车通信网络的带宽利用率和实时性,针对网络中随机性消息和周期性信息并存的特点,提出了一种TTCAN混合调度策略,以自主研发的双电机驱动电动车动力控制系统为对象,结合消息的周期性和重要程度,对通信网络内消息的调度策略进行了设计优化。最后,通过在CAN网络硬件测试平台上的验证,结果表明,所设计TTCAN网络与普通CAN网络相比,对网络的带宽利用率和随机性消息的实时性都有显著的提高。     

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.     

负载均衡的分布式系统任务调度优化算法

针对当前分布式系统任务调度算法存在节点负载不平衡,资源利用率低等缺陷,提出一种基于负载均衡的分布式系统任务调度优化算法.首先分析了当前分布式系统任务调度优化算法的研究现状;然后对节点的实时性能指标进行估计,并根据估计结果分配不同的任务;最后通过仿真实验与其他算法进行对比.实验结果表明,相比于经典分布式系统任务调度算法,该算法缩短了任务完成时间,使得系统各节点的负载更均衡,提高了节点资源的利用率.     

改进的粒子群优化算法在云计算任务调度中的应用

针对粒子群优化算法在求解云计算任务调度问题中存在的收敛速度慢、精度低、易陷入局部极值等缺陷，综合考虑最大完成时间最少、任务执行总时间最优两个优化目标，提出一种多策略融合的粒子群优化算法(Multi-Strategy Particle Swarm Optimization, MSPSO)，并将其应用于求解云计算任务调度问题。该算法融合模拟退火算法、饥饿游戏搜索和双重变异限制策略。首先，通过模拟退火算法动态更新惯性权重，平衡粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索，帮助粒子跳出局部极值。然后，引入饥饿游戏搜索算法优化粒子位置更新策略，在算法后期加快粒子收敛速度，提高结果精度。最后，采用双重变异限制策略，同时限制粒子速度和位置，避免粒子发生越界。与其他三种粒子群优化算法进行对比实验，在适应度平均值、最小值、标准差三方面MSPSO都有更好的表现。通过仿真，在求解不同任务量的云计算任务调度问题中，MSPSO在总成本、适应度值最小化两方面均表现出明显优势。尤其当任务量为40时，MSPSO总成本比其他算法分别低了14.4%、15.3%、11.2%，适应度值分别低了10.5%、10.6%、7.6%，验证了所提算法在求解云计算任务调度问题中的有效性。     

QoS性能约束的云任务调度算法研究

云计算是目前研究的热点,云计算任务调度中为了在保证用户满意的前提下缩短任务完成时间和提高资源负载均衡性,提出了一种具有QoS约束的模拟退火云任务调度算法.首先引入QoS约束的贪心策略产生初始解,以最小任务完成时间和最小负载均衡标准差为目标,实行两阶段退火过程,制定两个具有QoS约束的新解产生函数,始终处于用户满意的前提下寻找最优分配方案.仿真实验结果表明,该算法能够在保证所有用户都满意的情况下降低任务完成时间并提高资源负载均衡性,是一种顾客和云服务提供商都满意的云任务调度算法.     

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。     

容错模式下TTCAN系统矩阵的实时调度

TTCAN协议是一种CAN总线高层协议,在现行CAN协议的基础上引入了时间触发机制.由于消息组中的消息具有多样性,各个消息的周期可能相差很大.针对这一问题,采用最大公约数(GCD)方法来加以解决;利用遗传算法对调度表进行优化,提高了网络利用率,并且提高了事件触发任务的实时性能.对调度表的容错性能进行了分析,并提出了基于后面优先原则的仲裁窗方法.实验结果表明,该算法优化系统网络调度,保证了传输的实时性.     

有时间窗约束单车场单车型非满载车辆调度问题的遗传算法

有时间窗的车辆调度问题是一个典型的NP难题,一直成为运筹学与组合优化领域的前沿与研究热点问题,但传统的方法往往不能令人满意,利用遗传算法解决单车场单车型有时间窗约束的非满载车辆调度问题,构造了有创新性的染色体结构,并在遗传算法的迭代过程中与启发式算法交叉应用,现实应用中获得了很好的效果.     

基于蚁群粒子群优化算法的云计算资源调度方案

通过对蚁群算法和粒子群算法分别进行改进,利用两种算法自身优势相结合的方式建立一种蚁群粒子群算法,以提高云计算资源调度效率,解决云计算中资源调度方案优化问题.实验结果表明,该算法所消耗的时间更少,效果更好.     

An optimizing algorithm of static task scheduling problem based on hybrid genetic algorithm

To reduce resources consumption of parallel computation system,a static task scheduling optimization method based on hybrid genetic algorithm is proposed and validated,which can shorten the scheduling length of parallel tasks with precedence constraints.Firstly,the global optimal model and constraints are created to demonstrate the static task scheduling problem in heterogeneous distributed computing systems(HeDCSs).Secondly,the genetic population is coded with matrix and used to search the total available time span of the processors,and then the simulated annealing algorithm is introduced to improve the convergence speed and overcome the problem of easily falling into local minimum point,which exists in the traditional genetic algorithm.Finally,compared to other existed scheduling algorithms such as dynamic level scheduling(DLS),heterogeneous earliest finish time(HEFT),and longest dynamic critical path(LDCP),the proposed approach does not merely decrease tasks schedule length,but also achieves the maximal resource utilization of parallel computation system by extensive experiments.     

应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现

为了解决批量生产、制造、装配等车间调度问题,基于Hadoop集群,提出应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现.以某装载机制造车间最小化完成时间为目标,通过使用禁忌粒子群算法对车间调度问题进行求解.结果表明：在车间批量大的情况下,禁忌粒子群算法可得出有效的调度方案,避免算法陷入局部最优解.与现有的智能算法相比,禁忌粒子群算法更有利于实现全局最优解.     

TTCAN网络的响应分析及系统矩阵的优化

分析了时间触发CAN(TTCAN)网络的时间响应能力，并且引入了遗传算法对网络中的时间调度表进行优化，同时针对问题的特殊性，对所引入遗传算法作了进一步改进，以取得更好的性能，最后利用汽车工业的SAB标准报文子集对优化方法进行了验证，实验表明，本方法可以有效地减少网络中的抖动问题，取得了满意的效果。     

基于改进贪婪式算法的AMR任务分配

采用自主移动机器人AMR(Autonomous Mobile Robot)集群智能、高效处理机场行李时,为了解决机场环境中AMR集群的分配调度问题,提出一种改进贪婪式算法的任务调度策略.根据随机行李数量,分配合适的AMR数量执行处理任务.该算法综合考虑在机场环境下行李任务的到达规律和AMR特性,据此改进贪婪选择策略,使其较其他算法更好体现行李任务与AMR之间的调度分配关系.首先,采用A*算法计算代价,能够获得更加符合实际环境的代价值;其次,对AMR进行类型划分和使用预先出发的策略,减小了任务分配时间和系统运行时间.仿真结果表明,该算法与相关文献算法相比,能够获得更小的任务分配时间和系统运行时间.     

基于双重资源的柔性生产系统调度算法

在柔性资源的生产环境下，如何进行人员与工作中心之间的优化配置对产品准时交货起着重要的作用。本文以提前/延期(E/T)惩罚最小为目标，进行了基于双重资源的柔性生产系统调度问题的研究。首先，对基于双重资源的柔性生产系统的E/T调度问题进行了描述，提出了求解调度问题的具体策略。在此基础上，建立了基于启发式的E/T调度算法。通过仿真实验，对算法性能进行了分析评价和比较，结果表明该算法用来求解基于双重资源的柔性生产系统的调度问题是有效和实用的。     

无线传感器网络基于改进遗传算法的节点调度

节点调度问题是经典的NP-hard组合优化问题之一。为解决该问题提出了诸如蚁群算法、粒子群算法和遗传算法等智能算法,以遗传算法(genetic algorithm,GA)更为有效,但经典的遗传算法在解决节点调度问题时,其算法自身存在寻优速度慢,容易陷入局部最优。提出一种改进的轮盘赌优化方法,该方法基于适应度比例的选择,即用全部个体的选择概率来计算累计概率,产生完整的子代个体并保留其基因,避免陷入局部最优,进而快速精确地求出节点调度问题的最优解,实验结果表明,经过改进的遗传算法求解的路径长度、收敛性和运行时间等指标均有明显改善。