一种多策略要素的数据访问调度算法

考虑到任务的重要性、截止时间和资源分布等因素,设计了一种多策略要素的调度算法(MPES),以解决不完全独立的多源分布式气象水文数据库的访问控制问题.该算法为不同优先级的任务设定不同调度窗口,并对节点的安全级别、内容属性和负荷情况进行匹配判定,选择最佳服务节点,以优化系统公平性和整体效率.MPES算法根据队列优先级和可利用的服务资源,动态计算和调整调度窗口;优先级越高的队列,调度窗口越大,意味着可被服务的任务越多.在每个队列调度窗口时间内的任务被轮流执行.对于同一队列中的任务,根据最小松弛度优先调度策略,决定其进入调度窗口的次序,保证接近截止期的任务先执行.仿真试验结果表明,在不同的网络负荷下,MPES算法得到的分布式数据库访问任务的服务效率和公平性较MCT算法和Min-Min算法均有明显提高,尤其是高负荷情况下,总服务时间减少了11.4％ ～12.3％.     

基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法

提出一种基于蚁群优化(Ant Colony Optimization)的计算资源分配算法.分配计算资源时,首先预测潜在可用节点的计算质量,然后根据云计算环境的特点,通过分析诸如带宽占用、线路质量和响应时间等因素对分配的影响,利用蚁群优化算法得到一组最优的计算资源.通过在Gridsim环境下的仿真分析和比较,这种算法能够在满足云计算环境要求的前提下,获得比其他一些针对网格的分配算法更短的响应时间和更好的运行质量,因而更加适合于云环境.     

VANET中基于时空的动态优先级调度策略

在车载自组网中,道路安全相关应用地位日益突出.根据安全消息的紧迫程度对其优先级进行划分.提出了基于时空的动态优先级调度策略,通过建立时空相关函数表示不同优先级大小,优先级随着消息分发的时间和距离的增长而减小.同时,将紧急报警消息的传输限制在一定的时间域和空间域.通过仿真实验,结果证明基于时空的动态优先级调度策略可有效地提升网络性能:与采用固定优先级最大延迟门限的方法相比,当节点密度高时该算法可以很好地减少网络负载；当节点密度低时可以更好地扩大传输范围.     

具有优先级区分的RED算法研究

为解决网络拥塞问题,实现网络用户的服务区分,提出了一种基于IPv6网络的可区分用户优先级的主动队列管理算法,即优先级区分RED(Random Early Detection)算法.该算法在IPv6基本报头的流标签域中标记用户的优先级,并对不同优先级的数据包进行不同的丢包处理.通过OMNeT++3.2模拟仿真的实验结果表明,基于IPv6网络的优先级区分RED算法能区分用户的优先级,保证了有优先级用户的服务质量.     

采用节点优先级的对等网络流媒体请求量分配算法

在多源协同调度的对等网格(P2P)流媒体系统中,针对现有请求量分配算法不能根据源节点性能动态调整向各节点分配的请求量,导致源节点带宽利用率不高以及服务器负载重的问题,提出一种基于节点优先级的请求量分配算法.该算法根据源节点的历史调度评价和可用数据量计算源节点优先级,调度时根据优先级动态调整分配给各源节点的请求量,优先向历史调度评价好和可用数据量多的源节点分配请求.仿真实验与实际系统测试表明,所提算法可以充分利用源节点带宽资源进行数据传输,较传统算法降低服务器负载17.3%以上,提高了系统可扩展性.     

CloudSim中基于优先级的轮询服务代理算法

针对服务代理采用的现有数据中心选择算法存在系统性能低和总体成本高等问题，提出一种基于优先级的轮询服务代理算法。该算法对数据中心的优先级进行定义，并根据数据中心的优先级选择数据中心。通过基于CloudSim 仿真器的实验，结果证明该算法比现有数据中心选择算法拥有更好的性能。     

光网格计算环境下基于抢占的多优先级提前资源预留机制

提前资源预留是光网格计算中一种重要的资源占用形式,能较好地保障资源的协同服务需求和网格应用的服务质量。通过研究光网络中动态路由和波长分配问题,提出了一种基于抢占的多优先级波长资源预留算法。仿真结果表明该算法保证了高优先级业务下能够兼顾网络全局资源分配,可以在一定程度上减少资源碎片,提高资源利用率,性能明显优于传统的RWA算法。     

CDMA网络中软切换的一种优先策略

为了降低CDMA(Code Division Multiple Access)网络中软切换的特殊移动所引起的资源消耗,在分析特殊移动的基础上,提出了动态优先级的算法.该算法根据信号强度变化率的幅度过滤需要刷新的请求,给出了一体化估算关系式,并添加了补偿因子,有效地识别了特殊移动情况,最终依靠优先级队列避免了不必要和调整不及时的切换.试验表明,该算法能够降低系统资源浪费主要资源占用率降低6.8%,计算代价小,不需要硬件投资.     

基于边缘云的动态和抢占式任务卸载调度算法研究

边缘云计算系统被广泛用于支持各种计算服务。针对边缘云计算环境中的任务卸载调度问题,考虑边缘云系统下的动态性和抢占式任务卸载调度,提出一个基于贪婪模拟退火启发式算法的在线卸载框架(SAOF),根据任务所需的传输延迟以及计算时间,进行周期性的卸载和调度计算,考虑独立任务的随机到达性和资源的异构性,动态地将新到达的任务分配到合适的目的地(边缘服务器或云服务器),并根据每个任务的延迟敏感性,抢占式地为其分配计算资源,使所有任务的总加权响应时间最小化。最后,在多组参数组合下生成测试实例并进行性能评估实验,将SAOF算法与3种优秀的卸载调度优化算法(Selfish算法、Nearest算法和OnDisc算法)进行对比,实验结果表明,SAOF算法能更有效降低所有任务的总加权响应时间。     

具有优先级区分的RED算法研究

为解决网络拥塞问题, 实现网络用户的服务区分, 提出了一种基于IPv6网络的可区分用户优先级的主动队列管理算法, 即优先级区分RED(Random Early Detection)算法。该算法在IPv6基本报头的流标签域中标记用户的优先级, 并对不同优先级的数据包进行不同的丢包处理。通过OMNeT++3.2模拟仿真的实验结果表明, 基于IPv6网络的优先级区分RED算法能区分用户的优先级, 保证了有优先级用户的服务质量。     

基于有限优先权的无线Mesh网络信道分配算法

在现有的无线Mesh网络中,高优先级业务过多地占用信道资源,影响了不同业务之间占用资源的公平性。针对此问题,基于802. 11e EDCA协议,提出一种有限优先权的无线Mesh网络信道分配算法。该算法将信道占用时间比作为调整每个优先级业务优先数的标准,根据网络当前状态和各个优先级业务占用信道资源的情况,通过动态调整低优先级业务的优先权,适当地限制高优先级业务过多地占用信道资源,确保低优先级业务在网络负载较大时也能够占用一定的信道资源。网络仿真实验结果表明,该算法能有效地提高系统吞吐量和资源综合利用率,保证了高、低优先级业务间占用信道资源的公平性。     

基于重复异构最早完成时间的云计算任务调度算法

针对云计算任务调度算法时间成本消耗大的问题,提出了一种新的算法,即重复异构最早完成时间(Duplication based Heterogeneous Earliest Finish Time,DHEFT)任务调度方法.该方法结合异构最早完成时间算法和任务重复算法,可以大大减少任务最早开始时间和最早完成时间.由于任务优先级对于相关任务调度算法的重要性,该算法中提出了乐观成本表的方法来计算任务优先级,根据优先级调度任务,并复制父任务以降低通信成本并获得最佳调度解决方案.实验结果表明,该文提出的DHEFT在调度长度比和完成时间性能方面优于其他算法,说明该文方法的可行性与有效性.     

基于优先级自动排课算法PCSA的设计与实现方案

用计算机辅助排课具有排课时间短、人力省和质量高的优点 ,根据北京工商大学排课的要求 ,设计了基于优先级的自动排课算法 ( Priority- based Course Scheduling Algorithm,PCSA) ,论述了算法的总体设计思想及实现方案 .本算法通过使用划分等价类、计算优先级等方法大大降低了课程调度的算法复杂度 ,实现了课程的合理编排功能     

WDM光网络中支持优先级的一种波长分配新算法

提出一种用于WDM光网络中支持优先级的波长分配算法－基于相对容量损失的动态门限法。该算法适于批处理，对于相同优先级的光路建立请求时采用计算相对容量的波长分配方法，而对不同优先级采用动态调整的方法，一方面在保证高优先级的请求有较低阻塞率时降低低优先级的阻塞率；另一方面更利于保护。文中给出计算机仿真结果。     

云计算虚拟机群中带遗传算法的负载均衡算法

研究面向单个云的虚拟机群,以最小化任务响应时间和资源损耗代价为优化目标,提出基于遗传算法的负载均衡优化算法.所提算法实现了自适应的变异概率,并且可以根据用户任务的实际需求动态地调整系统响应时间和资源损耗在整个优化过程中所占的比重.模拟仿真结果表明,该算法不仅能够满足用户需求,而且能够获得较高的资源利用率.     

一种高效的对等网络流媒体数据调度算法

在基于无结构对等网络环境的P2P流媒体系统中,针对现有数据调度算法不能充分利用节点带宽资源导致服务器负载较重的问题,提出了一种基于数据块优先级的数据调度算法.该算法根据邻居节点滑动窗口中数据需求信息和数据稀有性计算数据块优先级,调度时优先请求高优先级的数据,以提高节点间数据协作性.当多个源节点可以同时提供所需数据时,根据节点已上传下载数据量计算节点的贡献率,向贡献率最低的源节点请求数据,实现新加入节点上行带宽资源的快速利用.仿真实验与实际系统测试表明,该算法可以更充分地利用节点带宽资源,较传统算法降低服务器负载20%以上,提高了系统可扩展性.     

低轨卫星通信信道分配策略

针对低轨卫星通信轨道高度低、运动速度快、切换频繁的特点以及业务类型和用户类型逐渐丰富的发展趋势,提出高业务量下基于差分进化算法的自适应信道预留策略,动态调整信道预留数目,保证高优先级用户的及时接入;低业务量时提出非预留信道分配方案,满足高优先级用户的理想带宽需求,充分利用系统的信道资源.小区信道全部被占用时,提出增强型排队策略,令暂时无法接入的用户加入排队序列,根据综合优先级依次接入,进一步提升用户体验和系统整体性能.实验证明,该方案可有效提高系统资源利用率,保障各类用户的体验,使系统整体服务质量更佳.     

微云环境下请求分发和容器部署成本优化

随着物联网(IoT)的发展,微云(cloudlet)正在为更多低延迟、高带宽要求的应用进行服务.物联网应用请求量在时间和空间分布极其不均,如果微云仅处理周围请求,会导致一部分微云过载时,另一部分微云负载不足.此外,物联网应用的重要程度各不相同,请求量大的服务可能会抢占微云资源,使关键服务得不到执行.微云负载不均和关键服务无法执行会使云基础设施提供商成本激增.于是基于容器的微云资源分配模型,提出请求分发和容器部署成本优化问题,最优化云基础设施提供商的成本.在此基础上,提出了成本优化贪心算法(CO-Greedy),该算法能够寻找合理的请求分发和容器部署方案.实验结果表明,该算法在不同场景下表现都优于已有算法.     

一种支持多级关键度任务的容错实时调度算法

针对当前对支持多关键度的实时系统没有涉及容错功能的研究情况,本文提出了支持多级关键度任务的容错实时系统模型,通过对模型中任务出错后关键度任务集合的响应时间分析,提出了新的算法,我们称之为补任务启动及容错优先级确定算法,算法假设在运行该算法的时刻开始系统不会再次出错,基于这个假设计算每个任务的响应时间,从而决定要不要启动出错任务的补任务以及容错优先级如何分配.该算法在保证系统的容错能力的同时提高了任务的完成率,使系统吞吐量损失最小,从而提高系统的可靠性.最后经过实例对该算法进行验证.     

基于多优先级时延预留的接入控制机制

在网络向着区分服务和多媒体业务发展的趋势下,将时延预留思想引入具有多优先级的多媒体网络中,通过计算统计平均意义上不同优先级业务的时延门限值,提高了该多优先级多媒体网络的网络利用率,在保障了对高优先级业务服务的同时也对低优先级业务提供了良好的服务。