基于计算经济模式的资源调度算法研究

DBC算法是计算经济模式下比较流行的一套调度算法,时间最优化算法是这套调度策略中的一个算法,它的目标是在不超出费用预算的前提下．对任务的计算时间进行优化,在任务较少的情况下,该算法对解决负载不平衡问题是一种改进。     

C／S计算特性的定量分析

采用马尔可夫过程、排队理论对Ｃ／Ｓ计算模式基础上的５种计算模式进行系统效率、可靠性、数据一致性的定量分析，该分析为用户建立实际的Ｃ／Ｓ系统环境，并为不同任务选择合适的计算模式提供了理论依据。     

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。     

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 .     

云计算环境中P2P计算的优化组织模型

P2P计算具有一些良好的特质,但是由于资源分布的任意性、互联网较大的延时、较低的有效带宽以及较高的数据传输代价,实际中目前的P2P计算效率受到了很大限制。对此问题以前的研究工作主要集中于在现行的P2P计算模型下,对一些机制进行改进。与这些先前工作不同,该研究提出了一个新的模型,它对P2P计算进行优化的组织,即将一些合适的P2P计算实例调度到适合的云计算节点上,并且以最优的方式来为其调度所需资源。更重要地,该文对优化组织过程进行了详细的数学分析和深入的理论建模,并同时对性能和代价进行了考虑。由于问题的解空间将随着问题规模的增长以指数速度扩张,因此提出了基于生物免疫思想的智能计算方法。实验验证了该算法的有效性和效率;并且与现行P2P计算模式进行对比实验的结果表明:该模型和方法为不同类型的P2P计算任务节省了运行时间和实际代价。     

网格结点中任务包批处理的性能分析

本文首先阐述了网格结点与计算单元之间的关系,然后对任务包到达网格结点后,被调度到计算单元的过程进行数学建模,并利用该数学模型对调度过程进行性能分析,得出系统中任务包的平均滞留量与批处理的规模成正比.该结果对提高网格中计算资源的利用率和服务性能有着重要意义.     

键离子性与键长的计算

本文研究了原子势(z^#／r)与化学键性质的关系．结台了化学键离子性的定义：i=△PAB／PA，由此建立了计算键长的公式dAB=R-0．0833i△PAB,用该公式计算和验证了120余个化学键的键长，计算结果与实验值吻台很好，表明该公式揭示了原子势与化学键性质的本质．     

网格计算环境下基于PERT方法的调度算法

在网格计算的资源分配过程中,一般基于费用-时间的DAG调度算法中的假定作业执行时间是确定的,为了解决这一局限性,提出了在网格计算的资源分配中使用基于计划评审技术的调度算法.采用PERT方法中的三时估计法及GridSim仿真软件包进行算法实现,通过用户任务完成时间的概率分析,证明该算法具有较强的实用性.     

基于非线性规划法的船舶浮态计算

提出了利用非线性规划法进行船舶任意倾斜状态下浮态计算的方法，建立了以总复原力臂的绝对值为目标函数，保证排水量等于重量为约束条件，吃水、横倾角及纵倾角为设计变量的优化数学模型．与传统的矩阵方法相比较，该法在每次迭代计算中不需要计算倾斜水线面上的各要素，只需计算倾斜水线面以下的排水体积和浮心坐标，使计算量大大减少．对60000t油船在各种装载状态下浮态的计算，证明了该方法的简便和可靠性．     

面向生物信息学计算的网格工作流系统

针对生物信息学网格计算需求,提出了一种网格工作流管理系统模型,系统以Web方式为用户提供服务,通过与软件模块的交互实现良好的可定制的人机交互界面,使得不熟悉网格计算和工作流系统的人也可以快捷直观地操作使用.该系统能够自动地对工作流任务进行调度,然后通过网格中间件进行执行,并对任务进行监控和管理.论述了该系统的框架和实现原理,通过一个生物信息学计算实例说明工作流的定义、描述和使用流程;并且,通过与中国教育科研网格公共支撑平台CGSP工作流系统的对比,说明了该系统在可视化、便捷性上更符合生物信息学计算需求的特点.     

多处理机系统的高效实时容错调度算法

在容错调度算法副版本后调度算法（ＢＫＣＬ）的基础上,提出一种高效实时容错调度算法（ＥＢＫＣＬ）．对于具有容错需求的实时任务而言,由实时容错调度算法所产生的调度可保证在多处理机实时系统中一个处理机失效时,实时任务仍然可在截止时限内完成．在ＥＢＫＣＬ算法中,如果两个实时任务的基版本分配在不同的处理机Ｐｉ和Ｐｊ上,且这两个实时任务的副版本被调度到同一个处理机Ｐ上,则两个副版本之间允许有时间上的重叠．模拟实验证明,使用多个实时任务副版本之间的时间重叠技术,ＥＢＫＣＬ大大提高了调度的性能     

面向非线性工艺计划的动态多任务调度

提出了一种调度算法用对具有非线性工艺的任务进行调度。它包括交贷期算法和遗传调度算法,交货期算法根据主生产计划把产品计划分解为零件计划;然后利用改进的遗传算法实现具有非线性工艺的多个零件的动态调度。设计的遗传编码方法可以实现对具有非线性工艺的任务进行排序;改进的遗传损作算法可以避免非法解的产生,并适用于非线性工艺;设计的目标函数以确定的共有设备为基础进行计算,充分地反映了生产运行的动态性。     

一种基于参数扫描应用容错的粗粒度网格调度算法

考虑作业处理时延以及作业传输时延对调度器性能的影响,在RR调度算法的基础上提出了一种新的基于参数扫描应用的调度算法PRR,并对该算法进行了理论分析,得出了该调度算法不需要作业以及处理器的相关信息,且具有比较好的容错性的结论.利用网格仿真软件Gridsim对PRR调度算法的理论分析结果进行了验证,并将该算法与RR调度算法的性能进行了比较.结果表明,当时延较大时,PRR调度算法性能改善比较明显.     

基于预测表的容错实时调度算法

为了更精确地预测软件容错模型中的容错实时调度算法主部分可否执行，提出了基于预测袁的容错调度算法（PTBA）．该算法充分考虑了当前时间至替代部分通知时间之间的任务执行状况，以该时间段内通知时间的先后顺序精确地预测主部分的执行情况，并为待执行主部分构建预测表．当主部分不发生错误时，算法将依照预测表进行任务调度．模拟结果表明，利用PTBA可获得更多的主部分执行时间，降低了CPU消耗．PTBA适用于软件错误率较低的应用环境，特别是当任务的周期较短时，能够以较小的调度开销获得较高的调度性能．     

多处理器混合实时任务调度

比例公平调度PFair(Proportionate-Fair)算法和边界公平调度BFair(Boundary-fair)是多处理器系统上周期性实时任务的最佳全局调度方法,但在实际的实时系统中,实时任务往往是周期任务和非周期任务混合的任务系统,在研究PFair和BFair调度算法的基础上,提出了基于服务器思想的公平调度方案,实现了对混合实时任务的调度,同时保证了任务公平地使用共享资源,使得公平调度算法适用于多处理器系统中的混合实时任务调度,扩展了其适用范围。     

一种嵌入式多机系统的设计和实现

介绍了一种由廉价器件组成的多机容错系统，阐述了该容错系统软硬件结构及实现；并介绍了基于CPLD的总线仲裁结构，讨论容错任务的建立和任务的调度，最后对系统的容错性能作出评价。     

基于元胞自动机理论的协同设计任务调度模型

分析了设计任务调度的特点,提出了基于元胞自动机理论的调度模型。对元胞自动机任务调度模型进行了数学描述,对设计任务调度的策略进行了分析,建立了元胞自动机目标调度模型,通过具体算例对所提出的模型进行了验证,表明元胞自动机模型可以有效地进行任务调度的优化。     

一种新的静态优先级在线节能调度算法

合理运用动态电压调整技术可有效降低嵌入式实时系统能耗.针对静态优先级实时调度,提出了一种能够有效分析松弛时间并尽可能平衡分配松弛时间的在线节能调度算法TPSRM.设计了一种两段式频率执行策略来改变任务执行时间的分配,能充分在线分析各种形式的松弛时间.通过尽可能合理降低高优先级任务的处理器执行频率来实现有效的在线频率调整.实验结果表明TPSRM算法可实现较好的节能效果.     

Fault Tolerant Data Aggregation Scheduling with Local Information in Wireless Sensor Networks

We study the problem of efficient data aggregation in unreliable wireless sensor networks by designing a fault tolerant data aggregation protocol.A fault tolerant data aggregation protocol consists of two parts:basic aggregation scheduling and amendment strategies.On default,data is aggregated according to the basic aggregation scheduling strategy.The amendment strategy will start automatically when a middle sensor node is out of service.We focus our attention on the amendment strategies and assume that the network adopts a connected dominating set (CDS) based aggregation scheduling as its basic aggregation scheduling strategy.The amendment scheme includes localized aggregation tree repairing algorithms and distributed rescheduling algorithms.The former are used to find a new aggregation tree for every child of the corrupted node,whereas the latter are used to achieve interference free data aggregation scheduling after the amendment.These amendment strategies impact only a very limited number of nodes near the corrupted node and the amendment process is transparent to all the other nodes.Theoretical analyses and simulations show that the scheme greatly improves the efficiency of the data aggregation operation by reducing both message and time costs compared to rebuilding the aggregation tree and rescheduling the entire network.     

可分任务的完工时间

若干台处理机完成一批任务所需要的最少时间称为完工时间.一般地,当任务数目小于处理机数目时,为了提高处理机的利用率,缩短处理机完成所有任务的完工时间,可以把每项任务预先平均分成几个部分,再放到处理机上使用并行算法进行加工,这样使完工时间尽可能小.文中具体给出了在此情况下的完工时间.