基于改进的多目标量子行为粒子群优化算法的多无人机协同任务分配

为在给定的时间内以最小代价和最大效益完成任务,建立了多无人机协同任务分配问题的多目标优化模型.采用改进的多目标量子行为粒子群优化算法求解最优任务分配方案,定义了一种从所求候选方案中选取最优分配方案的自主选择准则.对比分析多目标粒子群优化、多目标进化算法和该文算法所求的最优分配方案.仿真结果表明该文算法能够较快地求解问题,而且所求最优任务分配方案的性能优于其它三种算法.     

云计算环境下改进加权轮转任务调度算法研究

为提高云计算环境下节点负载的均衡性,提出改进加权轮转任务调度算法.该算法在传统加权轮转任务调度算法的基础上,针对MapReduce作业调度模式,考虑到云计算环境任务的多样性,Worker节点处理能力的多样性,引入权值影响因子,在任务分配前对任务的权值进行调整,使权值较高的任务对应处理能力较高的节点,实现负载均衡.通过实验验证,该算法与加权轮转任务调度算法相比,能够使节点负载更加均衡.     

基于聚类蚁群算法的虚拟机资源分配算法研究

深入分析云计算环境下虚拟机资源调度分配的调度结构及与之对应的调度策略和算法后,结合云计算资源分配的最新研究成果和发展趋势,研究出一种基于聚类算法和蚁群算法的虚拟机资源分配算法.该算法基于Map/Reduce框架提出,着眼于如何为众多不同的用户任务分配虚拟机节点,充分考虑云计算环境中物理机的地域差异.在一个物理机区域内寻找分配虚拟机资源时引入蚁群算法,能更好地确保用户任务的按时完成,任务执行时间跨度方面满足服务等级协议(SLA).     

一种异构计算系统动态任务分配模型

文章将群体智能技术引入异构计算系统的优化调度问题当中,利用蜂群与环境的交互模型来实现异构计算系统中动态的任务调度和分配,提出了一种优化的动态任务分配模型.该模型通过处理器对待处理任务的动态选择,实现了异构计算系统中任务的动态分配和任务的优化分配.     

一种分布式动态负载均衡调度算法

目前计算机应用服务系统经常采用集群系统,负载均衡调度是集群系统的关键。在通用负载均衡调度算法的基础上,提出一种分布式动态负载均衡调度算法.该算法动态收集、统计和分析服务器的信息,以此为根据完成服务器负载均衡的任务,能够实现集群正常调度.在此基础上,采取分布式调度的策略,提高负载均衡调度的效率、性能,以使其对业务系统整体性能的影响最小。     

基于URL的Web集群分配策略

Web任务的分配影响Web服务器集群系统的整体性能。常用的分配方法是对用户的URL请求,根据服务器数量进行轮询分配。这种策略影响缓存的命中率和服务器性能的发挥。在分析了Web站点中文件的组织方式及用户对Web请求特征的基础上,提出了基于URL分配树的LT分配策略,根据URL地址构建URL分配树,对用户的请求进行响应。同时考虑任务的处理代价,各服务节点服务能力和当前负载状况,对服务节点进行负载均衡的任务分配。本文从缓存队列剩余、请求任务溢出情况和轮询分配策略进行了比较,实验表明本文的分配策略能根据服务节点的服务能力、负载状况进行合理地分配,实现了负载的真正均衡,提高了系统整体吞吐量。     

基于边缘云的动态和抢占式任务卸载调度算法研究

边缘云计算系统被广泛用于支持各种计算服务。针对边缘云计算环境中的任务卸载调度问题,考虑边缘云系统下的动态性和抢占式任务卸载调度,提出一个基于贪婪模拟退火启发式算法的在线卸载框架(SAOF),根据任务所需的传输延迟以及计算时间,进行周期性的卸载和调度计算,考虑独立任务的随机到达性和资源的异构性,动态地将新到达的任务分配到合适的目的地(边缘服务器或云服务器),并根据每个任务的延迟敏感性,抢占式地为其分配计算资源,使所有任务的总加权响应时间最小化。最后,在多组参数组合下生成测试实例并进行性能评估实验,将SAOF算法与3种优秀的卸载调度优化算法(Selfish算法、Nearest算法和OnDisc算法)进行对比,实验结果表明,SAOF算法能更有效降低所有任务的总加权响应时间。     

混流柔性加工单元自动导引小车的调度优化

多品种混流柔性加工单元中的自动导引运输车(AGV)数量和运行路径直接影响单元的运行效率.在考虑产品加工工时、批量需求、设备物理位置等约束下,以最小化搬运任务时间为优化目标,基于改进Memetic算法,通过编码和搜索机制的调整,对不同AGV数量以及不同设备加工任务分配方案条件下的调度策略进行协同优化求解,有效避免了迭代过程中易出现非法解的状况,从而获得了AGV最优调度路径.最后通过实例验证了该方法的可行性和有效性.     

基于SVM的CPU-GPU异构系统任务分配模型

为了改善异构系统的性能和效率,提出并实现了一个两阶段的任务分配模型.该模型对预分配给CPU和GPU的任务集进行多轮调整,以此最大程度地缩短程序的执行时间.首先,使用支持向量机进行任务预处理,支持向量机将任务分成CPU型和GPU型;然后,根据预处理结果以及处理器的特征和状态,并在对分配集合进行多轮调整后实施实际的任务分配.本模型在具体的异构系统中实现,使用多种基准程序进行检测.实验结果表明,对比其他任务分配算法,本文算法能够使性能获得平均43.54%的提升.     

一种改进的集群系统的任务调度算法

任务调度算法是提高集群系统负载均衡能力的有效手段。为了提高系统利用效率,除了每个任务分配优先级外,还提出基于动态分配任务抢占阈值的LSF（Least Slack First最小空闲时间优先算法）改进算法,并将该设计方法应用到渲染集群系统中,从而有效地减少了因任务抢占引起的系统开销和提高了渲染集群系统资源利用率。     

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.     

基于包簇映射的云计算资源分配策略

提出了一种基于包簇映射的云计算资源分配策略。在包、簇概念下,资源可共享,任务调度更为灵活,资源利用率更高。将多目标遗传算法与改进的蚂蚁算法动态融合,提出了一种基于成本最优的云计算资源分配算法。该算法在任务前期利用遗传算法快速随机的全局搜索能力,产生初始信息素,在任务后期通过蚂蚁算法蚂蚁间的信息交流和正反馈机制,寻找资源分配的最优解。实验结果表明,在包、簇概念下,该混合式调度算法能够显著降低云计算系统的任务完成时间和任务执行平均成本,有效减少簇结点的使用数量,提高资源利用率。     

基于时间窗的机场地面保障车辆动态调度

机场各类地面资源的优化配置是机场场面运行优化的核心问题,而机场地面保障任务的调度是其中的关键一环。本文针对机场地面保障车辆的调度问题,考虑航班延误、提前等情况,构建了双阶段机场地面保障车辆调度模型,并设计双阶段启发式算法进行求解;基于我国某大型机场的实际运行数据,以清水车和食品车调度为例分别进行仿真实验,结果表明：对比先到先服务策略,清水车行驶总距离减少55.31%,食品车行驶总距离减少47.38%;对比传统遗传算法,清水车行驶总距离减少19.31%,食品车行驶总距离减少22.93%;动态调整后,清水车新增总行驶距离1.2%,食品车总行驶距离新增3.2%,均在可接受范围之内。可见,双阶段机场地面保障车辆调度模型能提高大型机场场面运行效率,为机场航班实际地面保障任务调度提供理论依据和决策支持。     

机场地勤服务优化问题的双重变异单亲遗传算法

为了减少地勤服务作业调度影响的航班延误,以总航班延误最小化及航班延误方差最小化为目标建立了多目标非线性整数优化模型.地勤服务作业调度优化问题是NP难问题,因此,提出了一种双重变异单亲遗传算法求解该类问题.该算法避免了遗传算法求解同类问题时产生非法个体的现象,并且双重变异策略具有全局搜索能力.结果表明:双重变异单亲遗传算法可以很好地解决航班分配服务组及服务组内航班服务序列优化的地勤服务调度问题,减少了因地勤服务作业导致的航班总延误,避免了单个航班长时间延误.     

机场飞行区航空器与除冰车协同优化调度方法

针对现行“先到先服务”的机场除冰车调度方式效率不高的问题。以最小化除冰车行驶总距离和航空器等待总时间为目标函数，构建机位除冰车辆和航空器协同调度模型，并提出一种改进的遗传算法对模型进行求解。采用西安机场某天142条航班数据进行仿真实验，并与随机调度算法和贪心算法进行比较。结果表明，改进的遗传算法相较于随机调度算法和贪心算法分别节约15.23%和7.81%的行驶总距离，且航空器等待除冰时间大幅度减少。证明了所提算法在指导除冰车作业方面的优越性。     

基于动态规划的云计算任务调度研究

任务调度作为云计算中的核心问题,其目的是合理分配任务,实现最佳调度策略并且有效地完成任务.首先对当前云计算中任务调度算法进行分析并指出传统算法的不足与缺点,然后提出一种基于动态规划模型的任务调度算法,以任务运行时间最少为优化目标,把任务与数据集群中虚拟机匹配看成为多阶段决策的组合优化.最后在CloudSim进行仿真实验,结果表明,所提算法在满足多用户需求下与max-min和min-min算法相比,在一定数量规模下,任务完成时间减少而资源负载相对均衡.     

PRI: An Periodically Receiver-Initiated Task Scheduling Algorithm

Task scheduling is a key problem for the distributed computation. This thesis analyzes receiver-initiated(RI) task scheduling algorithm, finds its weakness and presents an improved algorithm-PRI algorithm. This algorithm schedules the concurrent tasks onto network of workstation dynamically at runtime, and initiates task scheduling by the node of low load. The threshold on each node can be modified according to the system information which is periodically detected. Meanwhile, the detecting period can be adjusted in terms of the change of the system state. The result of the experiments shows that the PRI algorithm is superior to the RI algorithm.     

PRI: An Periodically Receiver-Initiated Task Scheduling Algorithm

Task scheduling is a key problem for the distributed computation. This thesis analyzes receiver-initiated(RI) task scheduling algorithm, finds its weakness and presents an improved algorithm-PRI algorithm. This algorithm schedules the concurrent tasks onto network of workstation dynamically at runtime, and initiates task scheduling by the node of low load. The threshold on each node can be modified according to the system information which is periodically detected. Meanwhile, the detecting period can be adjusted in terms of the change of the system state. The result of the experiments shows that the PRI algorithm is superior to the RI algorithm.