基于资源融合的网格任务调度模型与算法

讨论了网格资源计算能力和网络通信速度异构的树型计算网格环境下独立任务的调度问题,为单层树型网格计算环境下的任务调度问题建立了整数线性规划模型,并采用资源融合方法将多层树型网格计算环境下的任务调度问题转化为单层树型网格计算环境下的任务调度问题,建立了相应的数学模型.基于所提出的模型构造了两个任务分配启发式算法OPCH和OPBH.实验结果表明,在异构的树型计算网格环境下实现独立任务调度时,文中提出的算法比FCFS、Min-min算法具有更好的性能.     

一种成本驱动的云计算任务调度策略

为了使得云计算不仅满足调度任务的QoS要求,且尽可能地最大化其服务收益,从云服务提供方的角度出发,提出了一种成本驱动的云计算任务调度策略.提出的方法在满足用户任务QoS约束的前提下,以最大化云环境单位计算开销的服务收益作为其调度目标,在此基础上建立相应的任务调度模型,最后通过遗传算法在多项式时间复杂度内对上述调度目标进行优化求解.在Cloudsim模拟器上完成了一系列仿真测试.结果表明:提出的方法在任务完成时间、调度完成时间超过调度截止时间底线的任务比例,以及云环境单位计算开销的服务收益等指标上均优于传统的Min-min算法和改进的QoS约束的Min-min算法.     

截止期约束下QoS导向的网格任务调度算法

网格系统具有异构性和动态性,同时运行在网格之上的任务对资源的需求也不同,从而使任务调度变得极其复杂.针对网格任务的资源QoS和截止时间QoS要求,提出一种截止期约束下的QoS导向的任务调度算法.采用GridSim模拟实验表明该算法相对于QoS-guided Min-min和MOR,任务完成比率得到了大幅度提高,同时能有效保证系统的负载均衡.     

基于信任度的计算网格任务调度算法研究

为了减少任务调度过程中使用传统安全措施带来的网格开销,提出把信任关系作为安全衡量标准融入网格环境下的任务调度策略中,并综合考虑任务、资源双方的安全需求和系统的负载平衡,设计了调度算法Trust-based Min-min,仿真试验证明了该算法是合理的和有效的.     

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.     

经济网格中基于剪枝策略的时间-费用优化任务调度

由于在经济网格环境下,存在着资源异构和分布的特征,网格任务调度变成了一个复杂的问题.为此,针对独立任务,在考虑用户的服务质量经济需求偏好的基础上,提出了一个优化用户时间和费用的任务调度方案选择算法.该算法首先将网格中兼顾时间和费用的任务调度方案形式化为一个n层m叉树,然后将调度方案的选择问题转化为树的遍历问题,最后利用剪枝方法避免无效路径的搜索,降低了时间复杂度,实现了任务的优化调度.结果表明该算法能按照用户的时限和费用需求偏好选择优化的调度方案,且在性能上优于传统的未剪枝算法.所以该算法是一种可行的任务调度算法.     

基于重复异构最早完成时间的云计算任务调度算法

针对云计算任务调度算法时间成本消耗大的问题,提出了一种新的算法,即重复异构最早完成时间(Duplication based Heterogeneous Earliest Finish Time,DHEFT)任务调度方法.该方法结合异构最早完成时间算法和任务重复算法,可以大大减少任务最早开始时间和最早完成时间.由于任务优先级对于相关任务调度算法的重要性,该算法中提出了乐观成本表的方法来计算任务优先级,根据优先级调度任务,并复制父任务以降低通信成本并获得最佳调度解决方案.实验结果表明,该文提出的DHEFT在调度长度比和完成时间性能方面优于其他算法,说明该文方法的可行性与有效性.     

一种网格资源负载均衡调度算法

网格资源调度性能的好坏、效率的高低直接关系到计算网格系统的性能.本文在Min-min算法的基础上提出了一个资源调度启发式算法Dmin-min.在假设所有任务都是独立的情况下,考虑到系统中资源的动态性、异构性,从资源负载均衡方面对系统中的资源进行动态分配,仿真实验表明该算法在资源负载均衡方面比Min-min算法要好.     

基于LBT的网格依赖任务调度算法

文章将任务调度分为资源分配和调度执行2个阶段,定义了网格环境下的调度执行最晚开始时间、调度执行开始时间和任务依赖图中边的权值;分析了任务图冻结消减和执行消减对任务图结构的影响;提出了基于LBT的网格依赖任务调度算法;实验表明该算法有效地减弱了网格动态性对调度结果的影响。     

基于QoS约束的网格任务调度算法

针对网格环境下不同类型的用户任务执行时间差异较大的问题,在对现有网格调度算法研究之后,基于Min-min算法和Sufferage算法提出了基于任务QoS约束与任务损失度的最小最早完成时间算法QDSM。算法克服了Min-min算法仅追求局部最优而忽视了全局的缺点。分析测试结果表明,算法实现了调度跨度与负载均衡、用户QoS约束的统一,在综合性能上有较大提高。     

云计算环境中优化遗传算法的资源调度策略

资源调度是云计算的核心问题,传统遗传算法(GA)、Sufferage算法等都可以用于云计算环境中的资源调度,但传统遗传算法存在收敛慢、易早熟等缺点,Sufferage算法则不适用于多聚类环境的密集型任务调度.本文在充分考虑云计算环境的动态异构性和大规模任务处理特性的基础上,提出了一种基于染色体编码方式和适应度函数的改进遗传算法(IGA),并在云仿真器CloudSim上对3种算法进行了仿真.仿真结果表明,该算法在性能和服务质量QoS(Qualityof Service)方面都优于传统遗传算法和Sufferage,能更好地适用于大规模任务下的云计算环境资源调度.     

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。     

云计算下深空通信网络的能耗感知调度方法研究

云计算下深空通信网络中,通常同时要求低能耗和低反应时间,当前调度方法一般无法同时满足上述两种条件,导致调度性能不佳。为此,提出一种新的云计算下深空通信网络的能耗感知调度方法,将云计算系统抽象地表示成一个四元组,给出云计算平台拓扑图,介绍了云计算系统的能耗感知模型。将能耗感知理论引入min-min任务调度方法,依据深空通信网络对任务截止时间要求的满足程度,优先选择任务队列中的最短任务,将其分配至能耗最小的服务器上执行,求出该任务在各服务器上的执行能耗,通过完成时间是否满足截止时间要求判断是否结束调度。给出基于能耗感知的最早完成时间任务调度方法的详细实现过程。实验结果表明,所提方法能耗低,时间跨度优。     

基于遗传-蚁群算法的云计算任务调度优化

为了找到最佳的云计算任务调度方案, 缩短云计算任务完成时间, 通过综合考虑遗传算法和蚁群算法的优势, 提出一种遗传 蚁群算法的云计算任务调度优化算法. 首先采用遗传算法快速搜索到云计算任务调度的可行方案, 然后采用可行方案初始化蚁群算法的信息素分布, 解决初始信息素匮乏的难题, 加快算法收敛速度和搜索能力, 提高云计算任务求解效率. 在CloudSim平台的实验结果表明, 相对于遗传算法, 遗传 蚁群算法更适合于大规模云计算任务问题的求解, 可缩短任务完成时间, 获得更高的用户满意度.     

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．     

异构环境下基于任务交互图的调度算法

针对异构环境下任务图为TIG（task interaction graph）的问题，利用松弛标记法善于利用邻居属性处理大量约束的特点，提出一种任务调度算法．算法把任务看作目标对象，处理器单元看作待分配标记，根据对象间所有可能关系，逐渐排除不相关的处理器单元，选择计算和通信综合性能较好的处理器单元．在兼顾任务执行的计算和通信需求的情况下，能够合理分配资源、提高处理速度、缩短整个应用程序的执行时间．实验结果与用穷举法得出的最优结果比较显示，本算法能较理想地解决异构环境下基于任务交互图的调度问题．     

异构计算开发最大循环并行性

首先给出了循环最大加速比的定义,它是循环体中隐含并行性大小的度量,并且讨论Do循环的各种类型和它们的相关性以及隐含的并行性．在异构环境中,如何开发这些并行性,文中给出了几种方法,这就是异构计算消除串行瓶颈,异构Do-all-loop调度,异构Do-aross调度．无论在理论分析还是在实验结果上,这些方法所得得的计算性能都优于同构计算．     

支持资源协同分配的网格任务调度研究

提出通用的网格和任务执行模型,并以此为基础,给出一种支持资源协同分配的任务调度算法。算法通过定义临界资源的概念,改进了传统的列表调度算法。模拟实验结果表明该调度策略更符合网格计算的复杂环境,能得到较短的任务执行时间,并更好的支持不同类型资源的协同分配。     

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.