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由于网格资源的分布性和异构性,资源协同分配一直是网格计算的基础研究内容.针对资源协同分配中用户对费用和截止时间的约束,提出一种基于虚拟资源代理的两阶段协同分配模型.虚拟资源代理通过一个两阶段的分配机制来优化资源配置和价格方案,用于满足用户费用约束和提高系统资源收益.同时,虚拟资源代理利用队列系统建立资源工作模型,为用户任务提供量化的截止时问保证.仿真实验从任务截止时间违约率、资源收益和资源利用率三个方面比较了基于该模型的协同分配策略与传统策略的性能表现.实验数据显示,对具有费用和截止时间约束的任务,该模型能有效提高用户QoS满意度和系统资源收益. 相似文献
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在保障本地任务QoS需求并尊重网格节点本地调度策略的条件下,为网格用户提供QoS保障是计算服务网格环境中任务调度的一个重要目标和面临的新问题.根据对网格节点相关资源可用性历史数据进行统计、分析得出的结果,利用概率论方法对网格节点的资源能力进行评估,对网格节点状态进行划分并得到资源的平均状态;利用信息论中熵的概念对网格节点状态动态变化的不确定性进行评估并得到刻画网格节点状态不确定性的定量值.在此基础上,建立了一种基于性能评估的分布式调度框架,并提出了一种基于性能评估的网格任务调度算法.对GridSim进行了改进与扩展,基于改进与扩展后的GridSim对提出的算法进行仿真并与相关算法进行比较,实验结果表明了本所提出的调度算法在网格用户QoS保障程度、网格任务执行makespan以及负载均衡等方面的有效性. 相似文献
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针对目前优化计算服务缺乏对一般用户的优化计算支持和灵活的资源共享方式,提出利用网格环境、支持网络计算资源以并行的、协同的方式提供面向服务的优化功能的计算服务系统,并设计了对系统性能具有重要影响的动态任务调度算法,从而使系统能够适应复杂过程系统优化计算以及网格环境的典型特征.相应地,系统采用多任务队列的任务管理方式和计算节点组的资源管理方式,为该调度策略提供实现基础.测试结果体现了基于该调度算法的优化计算服务系统的良好性能,并为设计在该系统下高效运行的并行算法提供了参考依据. 相似文献
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针对动态网格资源服务的不确定性问题,提出一种可量化分析资源服务QoS(quality of service)的多资源协同预留策略.该策略基于对运行在资源上的网格任务QoS指标分析,得出QoS满意度量化、归一化方法,建立资源服务QoS与预留容量之间的函数关系,并以市场经济环境为背景,分析任务费用约束下资源价格与预留容量之间的关系,求解得出可均衡负载的多资源节点协同预留方案.理论分析给出了策略的有效性证明和算法,仿真实验采用真实网格系统中的任务负载信息作为实验负载,在较大规模的模拟网格系统中检验了所提出的预留策略的性能表现.实验结果显示,该策略在接纳任务数、资源利用率和任务违约率方面的性能表现显著优于传统的预留策略. 相似文献
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网格计算是当前一个活跃的研究领域,其中任务调度是一个重要部分.根据网格环境下任务调度及传统DAG图的特点,吸取有向超图的优点,将有向超图理论融合任务调度特征,建立了基于划分的网格任务调度有向超图模型,并在此基础上通过对网格有向超图的划分实现任务对网格资源的映射与调度,提出了一种基于有向超图划分的网格任务调度算法HPGTS.模拟仿真实验结果证明了该模型及其算法的有效性和优越性. 相似文献
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提出了用于求解大规模优化模型的基于网格划分的混合算法。该算法引入了空间划分和收缩的思想,在求解过程中首先应用全局优化算法确定优解信息,其次使用网格划分和合并将解空间快速划分和收缩为多个子空间,然后用局部优化算法在模型的极值点附近搜索,可以很快地收敛到极值点。仿真结果表明该算法在搜索效率、应用范围、解的精确性和鲁棒性上都体现了良好的性能。 相似文献
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一种机器人路径规划的蚁群算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种机器人路径规划的蚁群算法,该算法引入信息素限定和自适应信息素挥发系数的方法解决蚁群算法应用中的停滞现象和搜索能力的问题。算法仿真研究中发现了算法的收敛速度和环境地图建模的方式有密切关系,提出栅格地图模型的坐标变换法,提高了算法的运行效率。比较仿真实验结果证实了本算法的有效性和快速性。 相似文献
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通过构建正六边形栅格地图, 并修改传统跳点搜索(jump point search, JPS)算法的邻居剪枝、强制邻居判断的规则和JPS策略, 提出一种新的正六边形栅格JPS算法, 并且利用该算法解决智能体在环境地图存在障碍物时的路径规划问题。利用Pycharm平台进行仿真研究, 并与传统正方形栅格A*算法和JPS算法进行路径规划仿真比较, 结果表明正六边形栅格JPS算法可更好地实现路径规划, 所规划出的路径可避免穿越墙角的不安全行为、减少转向次数, 且该算法可减少路径规划时间, 提高了路径规划的质量和效率。 相似文献
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基于遗传算法的高超声速进气道自动优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
高超声速进气道的优化设计对于改善进气道的性能,进而提高发动机整体飞行效率具有重要意义。利用FLUENT/MATLAB协同仿真技术,通过CFD对进气道模型进行高维分析,结合多机并行运算发挥遗传算法全局寻优的能力,提出了一种基于遗传算法和CFD仿真的高效、高精度的高超声速进气道自动优化设计方法,试图构建一种高超声速进气道自动优化设计的快速原型仿真平台。通过对三楔面定收缩比进气道的多目标优化算例,初步验证了此方法的可行性与高效性,为开展多变量多目标的高超声速进气道优化设计创造了良好的条件。 相似文献
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