基于工作流技术的集成化生产计划与调度模型

分析了传统的生产计划与调度模式的弊端，提出了基于工作流技术的并行协调的过程管理解决方案，并给出了基于工作流技术的生产计划与调度的集成系统框架．在此基础上，从系统结构、模型定义、工作流管理系统及计划调度解决方法等方面分析了系统内各功能模块的功能及实现机制，提出了采用时间分段的思想来实现计划与调度的协调．然后重点介绍了工作流系统的决策机制，给出了基于时间和事件双模式驱动的工作流引擎的决策过程，最后对今后的研究发展方向作了进一步的展望。     

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.     

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。     

网格工作流中基于优先级的调度方法研究

根据网格用户的身份、信誉，以及网格工作流中应用程序的时间紧迫度和依赖关系，提出了网格工作流中应用程序的优先级计算方法．其中，完全优先级调度算法根据网格工作流中的应用程序优先级向量生成调度序列，而且每次只将队列中优先级最高的应用程序提交给网格，而非完全优先级调度算法可同时调度若干无依赖的网格应用程序进入网格，以弥补完全优先级调度算法的并行化问题．实验表明，当网格中的资源较少且资源的性能差异较大时，使用完全优先级调度算法可以保证优先级较高的工作流的应用程序优先使用优势资源；当网格中的资源性能差异不大时，非完全优先级调度算法可解决因资源未充分利用而造成工作流完成时间大幅增加的问题．     

业务过程模型驱动的网格工作流互操作机制

从工作流调度模型、工作流映射模型和业务过程评价模型等角度，建立了业务过程模型驱动的动态网格工作流的互操作机制．通过不同层次的业务过程模型，驱动支持企业间集成的全局工作流机、支持企业内异构平台集成的工作流机、企业内同一平台下的工作流机，建立工作流调度模型，解决面向业务流程的动态集成问题；通过建立业务工作流、抽象工作流、执行工作流的映射模型，解决复杂业务工作流到执行工作流的映射与纵向式集成问题；通过建立业务过程选择模型，解决企业业务过程在动态联盟合作伙伴间的评价、动态选择与共享问题．     

基于三层调度机制的工作流引擎的研究

通过对工作流执行的本质的研究，根据影响工作流执行的3个基本要素对工作流过程进行逻辑上的分层，提出了基于3层调度的工作流引擎．该方法将工作流过程分成应用层、业务层和表示层，简化了工作流的执行过程，提高了工作流的柔性，增强了对复杂的业务流程应用的支持度．     

QoS约束的云工作流调度算法

将云计算和工作流两者结合起来,并根据用户关心的QoS中执行时间和执行费用问题,针对工作流调度策略在云环境下调度实例密集型工作流时效率不高的问题优化资源调度策略,给出云工作流调度模型,提出一种基于QoS约束的云工作流调度算法MSCWQ(modifiedschedulingalgorithmforcloudworkflowbasedonQoS).该算法利用DAG(directedacyclicgraph)进行建模,优化资源策略,保证在最晚结束时间内使整个工作流实例的执行费用尽可能小.实验结果表明,在调度实例密集型云工作流时,该算法能有效提升科学工作流的执行效率,并能减少资源的使用费用.     

一个面向数据密集型应用程序的网格工作流调度方案

采用网格工作流调度和数据感知调度相结合的方法,提出一个面向数据密集型应用的网格工作流调度方案.在CSF4网格元调度程序中以调度插件的形式实现了该方案,并且保证两个调度插件之间能够协同工作.实验结果表明,该方案能有效解决数据密集型网格工作流作业的调度问题,并且进一步完善了CSF4多调度插件协同工作机制.     

面向工作流的网格服务动态调度

在网格应用中使用工作流技术,并采用动态调度算法来调度网格服务可以更好地适应网格运行环境的动态性。给出了网格工作流的层次结构和基于工作流的网格服务动态调度算法D-DAG,实验结果表明D-DAG比传统的调度方法具有较好的优越性。     

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。     

分组调度算法在工作流技术中的应用

调度是一个与企业密切相关的内容,合理的调度能够有效的提高企业的效率,提高企业的竞争力。本文通过分析工作流管理系统高层视图,将工作流管理系统抽象,在工作流管理中提出了分组调度的概念。并在此基础上对原有的先来先服务调度算法进行适当的改进,使该算法实现了分组调度的功能。     

基于工作流的资源受限项目调度研究

为了解决项目调度模型难以事先建立,或者所建立的模型不能反映项目中过程动态变化的问题,在基于有向图的工作流模型基础上,利用工作流时间管理和资源管理方法,研究了从工作流系统运行时所管理的多个过程实例中动态获取项目调度模型的方法。在此基础上引入了基于规则的调度策略对所得到的项目模型进行调度,调度时充分考虑了模型的全局性和算法的时间可行性。研究成果在所开发的工作流管理原型系统Cimflow中进行了应用。     

基于BizTalk HWS的动态工作流活动模型与实现技术的研究

针对传统工作流管理系统的不足,在开发BizTalk HWS(工作流服务)工作流应用平台的基础上,对HWS动态工作流活动模型与实现技术进行了系统深入的研究.在系统构架上采用了基于Web面向服务(SOA)的解决方案,在层次结构上使用的是N层架构,提出了能够有效适应企业大规模业务流程的活动模型,探索了基于任务驱动的工作流构造方法,研究了活动流程任务的处理机制,给出了流程任务和流程任务模板的定义;在工作流调度上,研究了基于流程调度引擎和Action任务管理器的流程动态调度机制,包括流程的调度机制、任务管理器的设计与实现;最后给出了应用实例.     

工作流技术在软件缺陷跟踪系统中的应用

研究了工作流技术在企业中的应用，并在此基础上将工作流引擎OSWorkflow应用到软件缺陷跟踪系统中，实现了缺陷跟踪中流程定义和流程调度的分离，从而使系统具备较高的可重用性与可维护性。     

基于马尔可夫决策过程的云平台资源调度

云计算平台可以动态地配置资源,适合基于工作流的科学计算。当前云平台的资源调度研究更多考虑运行时长和成本的最优化,而较少提到鲁棒性。本文提出了一种基于马尔可夫决策过程理论的资源调度算法,对工作流任务进行分组,按照任务的计算量和依赖关系将任务期限分配给各个任务组,在满足工作流总期限的基础上,将异构环境中的云资源分配给工作流的各个任务,通过最大化每个任务组的容忍时间使得整个工作流的鲁棒性达到最优。实验结果表明:该调度算法在异构环境中可以在任务期限和开销内提高调度的鲁棒性。     

云环境下一种多维QoS约束的工作流调度算法

云计算以用户为中心按需提供服务,云环境下必须关注用户的服务质量(QoS).云计算工作流调度的QoS目标约束条件,不仅有工作流完成时间,还包括调度预算、系统的可靠性以及安全性等,多维QoS约束的工作流调度算法的研究至关重要.为此,提出一种基于生物共生演算法(symbiotic organisms search,SOS)的多维QoS约束的工作流调度算法(QoS-SOS).首先为工作流中的每个任务分配适当的优先级,将非支配解的思想融入到生物共生演算法中,从而获得分布均匀的Pareto最优解集来解决多维QoS约束的工作流调度问题.实验结果表明,QoS-SOS不仅拥有较快的收敛速度,而且有很好的寻优能力,还能够根据用户的偏好选择侧重不同的优化方案,从而适应于大规模的云环境.     

基于SOA的工作流管理系统设计

设计了基于SOA的工作流管理系统。首先,对SOA服务与工作流进行了整合,然后,设计了系统工作流引擎,通过工作流管理引擎调度Web服务,实现了工作流的最优化。开发的工作流管理系统应用于某电力公司设备管理系统,结果表明,该系统可以改善设备管理的内外部流程,提高了工作效率。     

一种面向通信开销的网格工作流调度算法

采用任务—资源分配图定义了网格任务调度模型,运用动态规划的方法提出了面向通信开销的工作流任务调度算法。采用扩展的拓扑排序算法对具有依赖关系的工作流任务进行划分,根据划分的任务子集得到相应的调度阶段,在每一阶段选择满足约束条件和以计算开销、通信开销以及任务执行成功率为最优目标函数的资源节点进行任务分配,从而使工作流任务调度目标函数最优。应用Grid Sim工具包实现了该调度算法,并与Min-Min算法进行对比分析。仿真结果表明,基于动态规划的网格工作流调度算法具有良好的适应性,且能较好地处理不同网络环境下任务间存在大量数据传输的网格调度问题。     

基于事件响应event-response的动态工作流系统

提出了一种在企业工作流管理系统中运用由协作的各企业提供的对事件的响应(event-response)的方案来实现动态的工作流系统。通过工作流引擎灵活地调度、控制，利用基于约束的动态绑定机制动态地将事件的响应请求绑定到合适的event-response和响应提供者(provider)，从而柔性地，协同地完成共同的目标。     

面向云工作流的两阶段资源调度方法

为提高云计算系统的资源利用率,优化系统性能,同时兼顾用户的服务质量(Qo S)需求约束,文中结合云计算和工作流建立了云工作流系统,给出了具有两个调度阶段的系统资源调度模型.在第1阶段中,考虑了Qo S的时间及价格约束、工作流内各个任务之间的依赖关系以及各个任务所产生的中间数据的处理,提出了改进的粒子群优化(MPSO)算法,并利用Pareto获得最优解,以提高调度效率;在第2阶段中,考虑了资源在主机上的分配情况,提出了具有负载感知的调度策略,根据系统的负载情况进行资源调度,以提高系统的资源利用率.实验结果表明:在云工作流系统的资源优化调度中,与经典的异构最早完成时间算法、单目标优化的遗传算法相比,MPSO算法的任务执行速度更快、资源利用率更高,能满足用户的Qo S需求;具有负载感知的调度策略能更有效地根据负载情况进行调度,提高任务执行的效率和资源利用率.