基于动态任务优先级的网格任务调度算法研究

网格环境下的任务调度是一个NP完全问题.为了确保每一步都能优先调度影响调度长度最大的就绪任务,提出一种采用动态任务优先级策略的任务调度算法.在进行任务调度的过程中,通过动态计算任务图DAG的关键路径并有效地利用处理器的空闲时间段来复制任务,使任务节点之间的通信开销尽可能降低,进而缩短整个任务图的完成时间.大量的模拟实验结果表明,所提的算法在任务完成时间上明显优于HEFT算法和DDS算法.     

一种基于遗传算法的网格任务调度算法

任务调度问题是一类NP问题,经典调度理论一般仅能获得问题的近似最优解.尽管已有用于任务调度的遗传算法的求解质量优于传统方法,但多数是考虑单任务或独立多任务调度的遗传算法.采用理论分析与仿真实验相结合的方法,提出了一种改进的遗传算法解决网格的任务调度问题.这种遗传算法所处理的任务不仅可以包含多个有前后约束关系的子任务,并且每个子任务可以需要多种资源.通过对比实验可以看到本文所提出的算法在网格任务调度方面要优于传统的HEFT和DLS算法.     

网格任务调度问题求解的萤火虫算法

为了获得更优的网格任务调度方案,针对网格环境特点以及标准萤火虫算法存在的不足,提出了一种基于改进萤火虫算法的网格任务调度优化模型.对网格任务调度优化问题进行了分析,建立了网格任务调度的数学模型,引入非均匀变异算子和自适应步长的搜索策略,加快算法的求解速度和精度,并将改进萤火虫算法用于网格任务调度问题求解,通过萤火虫之间的信息共享和交流找到网格任务调度最优方案,采用仿真对比实验对其有效性和优越性进行测试.结果表明,相对于其他网格任务调度优化算法,改进萤火虫算法可以快速、准确地找到网格任务的最优调度方案,提高了计算资源的利用率,保证了网格系统负载均衡,尤其对于大规模网格任务调度问题,具有更加明显的优势.     

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。     

网格的任务调度算法研究与分析

介绍网格计算中的任务调度技术,通过三个典型的调度模式,分析了适合各种环境下网格任务调度的基本模式。并给出几种经典的网格任务调度算法,通过对比各种算法的优缺点,指出调度问题进一步研究的方向。     

网格环境下的任务调度研究

本文介绍了网格的基本概念,着重讨论了网格环境下计算任务在地理分布的各种资源之间的动态调度。这类问题可描述为将n个相互独立的任务分配到m个异构可用资源上以获取最小的完成时间和最大的资源利用率,这是一个NP完全问题。     

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.     

网格环境下的Min-Min任务调度算法的研究

网格以资源共享为主要目标,好的任务调度算法能够使网格资源更好、更有效地发挥作用.对传统的Min-Min算法进行剖析,指出其局限性,然后提出满足任务带宽要求和资源负载平衡要求的改进算法思想,并用网格模拟工具SimGrid SG对算法进行仿真,验证算法的高效性.     

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．     

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.     

一种基于任务划分的启发式网格调度策略

网格环境下的任务调度是一个非常复杂且具有挑战性的问题,目前存在的调度策略大多数忽略了任务执行调度算法的顺序这个重要因素.针对这一问题,本文提出任务划分(task-partition)的概念,结合任务存取数据的位置信息,给出了一种以任务级别的忍耐度(task-sufferage)作为启发规则的网格调度策略.实验结果表明,该策略消除了任务的重新调度,降低了任务总的完成时间,能够有效地保证负载均衡,具有较好的综合性能.     

基于任务复制的进化调度算法

并行程序任务调度是NP完全问题。已有的进化调度算法不能很好利用任务复制这一重要手段。为此，利用染色体直接编码和间接编码的优点，并结合任务图的知识，使进化调度算法的搜索能力得到增强，同时染色体的解码过程也得到简化。通过与同类算法的性能比较，表明了本算法在调度问题中的有效性。     

基于风险估计模型的网格任务动态级调度算法

网格中的各种资源的失效是不可避免的,为尽可能减少由于资源失效导致任务执行失败带来的影响,网格的任务调度算法的目标不仅要最小化任务执行的时间,还要兼顾考虑任务在资源上执行失败的风险.提出了Risk-DIS(Dynamic Level Scheduling)算法是将资源的风险估计模型与DIS算法相结合,通过仿真试验与DIS算法相比较,新算法在选择适当的参数的情况下,不仅能够最小化DAG型应用的完成时间,还能提高任务执行的成功率,有效的减少网格环境的不确定性对任务执行的影响.     

基于蚂蚁算法的网格计算任务调度方法设计

网格环境中的资源情况和任务情况异常复杂,难以用实验测试各种资源管理和任务调度方法的有效性.文中提出一种网格仿真系统结构,并设计和实现了基于蚂蚁算法的任务调度策略,将任务调度和资源管理相结合,兼顾系统的负载平衡和QOS,取得了较理想的实验结果.     

网格中任务调度机制研究

文章详细介绍了网格调度的研究现状，然后分析了网格任务调度的相关组件及功能，以促进网格技术发展。     

网格任务调度中的信任值计算算法研究

通过对网格环境中实体之间的信任关系进行分析,提出了一种信任值计算模型.该模型能根据用户和资源间已有执行经验计算节点的信任值,实现了网格环境下信任值的分布式计算,有效解决了网格动态性引起的信任值计算开销问题.     

A Hybrid Task Scheduling Algorithm in Grid

Task scheduling in Grid has been proved to be NP- complete problem. In this paper, to solve this problem, a Hybrid Task Scheduling Algorithm in Grid （HTS） has been presented, which joint the advantages of Ant Colony and Genetic Algorithm.Compared with the related work, the result shows that the HTS algorithm significantly surpasses the previous approaches in schedule length ratio and speedup.     

基于免疫遗传算法的网格任务调度

研究了网格环境下任务调度问题,提出了一个任务调度机制:基于任务图将每一个可能的任务调度方案表示成一个任务-资源分配图,将网格任务调度问题转化为任务-资源分配图优化选取问题.提出了一种基于免疫遗传算法的、实现任务-资源分配图优化选取的任务调度算法.该算法将任务-资源分配图的最长路径作为抗原,每一个任务-资源分配图对应一个抗体.实验结果表明这个算法在全局优化能力及收敛速度上均有显著提高.     

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。