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。     

基于移动代理的网格作业调度模型的研究

网格计算是新一代分布式计算技术.网格作业管理是其最主要的功能之一,主要涉及网格计算环境下作业的调度和分配等问题.其中作业调度是实现高性能网格计算的基本问题,该问题已被证明为NP难题.移动代理是代理agent技术与分布式技术的综合体,根据移动代理自身特点,提出了基于移动代理的网格作业调度模型,针对网格作业调度问题提出最短执行时间MAMET(MobileAgent-based Minimum Execution Time)算法,并在研究移动代理技术特性所带来优势的基础上,利用移动代理间通信等技术实现负载平衡.最后对基于移动代理的网格作业调度模型作单机与联机的性能进行分析和比较.     

基于启发规则的双向冲压生产线调度研究

根据冲压车间生产的无等待并行流水作业的特点,提出了一种基于启发式规则的双向冲压生产线的调度模型.在该模型中,建立在满足工序约束、机器约束、无等待约束等约束条件下的优化模型,提出了冲压作业的重复、折回和前行等排程规则,解决在冲压作业调度中的机器占用冲突问题,保证得到可行的调度解.并设计嵌入启发式规则的混合遗传算法来进行求解.最后通过一个例子对调度模型和求解算法进行了验证.     

求解调度问题的粒子群算法编码方法研究

利用粒子群算法求解调度问题的关键是建立有效的粒子编码结构.介绍了作业车间、流水车间和并行机调度等3类典型调度问题的特点,阐述了求解调度问题的粒子群算法结构,指出设计粒子群算法编码方法需要考虑的3个关键问题.提出3种求解不同调度问题的粒子群算法编码方法,并从生成调度解的可行性和有效性、粒子群计算模型的适用性和解码过程的复杂性等几个方面对粒子编码方法进行分析.以作业车间调度问题为例,验证了所提粒子编码方法的有效性.     

量子进化算法在柔性作业车间调度问题中的应用

针对柔性作业车间调度完工时间最小化问题,提出了一种基于量子计算的量子进化算法。根据柔性作业车间调度问题的特点,设计出基于工序编码和基于机器编码的量子编码及解码方法。引入动态旋转角策略和跳跃基因算子,并通过实例验证了算法的有效性。     

干涉存在下自动化集装箱码头穿越式双起重机同步调度优化

针对穿越式双起重机作业过程中的干涉问题,分析并界定干涉的存在形式,以最小化任务完成时间为目标,建立穿越式双起重机同步调度下的混合整数规划模型,确定装卸任务的分配与每台起重机的作业序列.用状态转移函数描述起重机的作业过程,提出基于任务优先级的随机键遗传算法,求解所提出的优化问题.根据现实自动化集装箱码头的特征参数,设计不同规模的算例并进行计算实验.实验结果表明,模型满足同步调度的约束条件,所得的解均为无冲突调度,验证了模型的有效性.算法求解结果显示,所得结果能够规避干涉实现同步调度,验证了算法的合理性与有效性.此外,所提算法具有良好的求解性能,能够提升穿越式双起重机同步调度问题的求解速度.     

云计算环境下的动态反馈作业调度算法

针对现有Hadoop作业调度算法在多用户、异构环境下不具备反馈机制的问题,提出一种云计算环境下具备反馈机制的动态作业调度算法。该算法引入排队论模型,采用单队列多资源池服务窗口的设计思路,将所有作业统一提交到一个支持优先级的排队队列,作业分发控制模块选择优先级最高的作业分发到空闲的资源池窗口执行;Hadoop集群通过自身的心跳机制将作业运行的初始化时间、运行时间等信息传递给参数统计模块进行统计,将获得的平均到达率和平均服务率这两个核心参数的实际值传递给反馈机制模块,根据调度算法模型计算出平均逗留时间和平均队长的理论值并与实际值进行对比,当差值大于阈值时对该调度算法的核心参数进行适当调节使差值收敛于阈值,将具有较大平均逗留时间和平均队长的作业调度到有槽位数的资源池服务窗口执行。实验结果表明:与经典算法相比,该算法具有较高的调度效率和负载平衡能力,作业平均逗留时间比先进先出调度算法和公平调度算法分别减少了57%和19%,平均队长分别减少了50%和37%。     

基于效益函数的云计算调度算法的研究

针对云计算下商业性特点和现有的作业调度算法注重性能而较少考虑用户和服务提供商的供应和需求均衡问题,提出了基于效益函数最优的调度算法。该算法提出了一种参数处理模型,计算用户在各个资源上的效益函数,再将任务分配到满足用户需求的资源上执行。采用CloudSim对提出的算法进行了仿真,结果表明,该算法不仅能满足用户的多种需求,同时规范了市场经济下系统资源的供应和需求。     

云计算环境下多级映射作业调度算法的研究

云计算是一种新兴的资源使用和计算交互模式,是目前商业机构和科研机构的研究热点之一.在云计算环境中用户需求和资源的分布对该环境中作业调度的影响很大,虚拟技术的使用使云计算环境中的作业调度与传统的作业调度存在很大的差别.针对云计算环境特点,根据用户的需求将作业进行分类,同时将资源分类,引入中间代理节点进行任务调度,形成多级映射作业调度算法,提高作业的并发度,使总任务完成时间缩短.通过实验验证多级映射作业调度算法是一种可行的作业调度算法.     

计算网格环境下多址作业调度系统模型研究

针对网格环境下的作业调度问题,提出了适合异构机群作业调度的三种网格调度系统模型:作业本地调度模型、作业共享调度模型和作业多址调度模型.建立了多址作业在三种网格调度系统模型下的性能模型.理论分析得出如下结论:同构情况下,多址作业调度应遵循先单址后多址、先本地后异地的资源选择策略;异构情况下,该策略失效,需对所有资源组合进行遍历,可设计启发式调度算法获得近优解.