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.     

网格环境下的静态启发式任务调度算法

针对网格环境中,任务调度的目标系统通常为任意连接的网络,程序大多数为密集型的并行分布式应用程序,提出了一个新的基于复制的启发式任务调度算法,该算法减少了任务在执行过程中重复查找最佳处理器的时间花费,可以同时执行多个应用程序,缩短了应用程序总的执行时间,并且平衡了处理器间的负载。实验结果表明:该算法能很好地符合网格的复杂环境,也能够更好地满足不同用户的实际需要。     

基于优先级表的网格依赖任务调度算法研究

如何高效的使用网格资源成为网格计算研究的重点。依赖任务调度算法对于部分网格系统的任务调度提供了一种解决方案,本文在传统依赖任务调度算法基础上考虑资源负载均衡问题,充分利用空闲资源求解问题,缩短了任务完成时间。     

网格环境下一种动态任务调度算法

针对网格系统中资源协同分配的动态性问题，分析了现有的基于有向无环图的资源映射方法，提出了一种动态资源协同分配算法。该算法采用有向无环图表示每个应用，然后，将所有这些图进行分层，执行过程中，就绪的应用组可以按照一定的规则动态插入。该算法解决了网格环境下资源和应用的动态性问题，从而更好的满足了网格的动态特性。     

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.     

基于QoS相似度的网格任务调度算法

针对网格环境下用户任务的多维服务质量(quality of service,QoS)要求,给出了一种基于QoS相似度的网格任务调度改进算法.该算法根据资源在各维QoS参数上提供服务能力的差异程度,计算出用户在各维QoS参数上的权重,并将任务分配到满足用户需求倾向的资源上执行.并采用GridSim工具包对提出的算法进行了仿真,实验结果表明,该算法不仅能满足用户的多维QoS要求,缩短任务完成时间,同时系统资源利用率也得到明显提高.     

基于PSO算法的网格任务调度策略

为了合理地协调和分配网格资源,降低网格任务完成时间,有效保持网格资源负载平衡,通过分析网格任务调度的关键问题和PSO算法的优化原理,建立了网格任务调度的元任务模型和性能指标的数学模型,确定了粒子编码和解码方式,提出了一种基于局部模型PSO算法的网格任务调度策略,并在PSO算法处理粒子边界问题时,采用了"圆桌运动"的新方法。仿真实验结果表明,算法可行有效,并且改善了PSO算法易陷入局部最优的问题。     

截止期约束下QoS导向的网格任务调度算法

网格系统具有异构性和动态性,同时运行在网格之上的任务对资源的需求也不同,从而使任务调度变得极其复杂.针对网格任务的资源QoS和截止时间QoS要求,提出一种截止期约束下的QoS导向的任务调度算法.采用GridSim模拟实验表明该算法相对于QoS-guided Min-min和MOR,任务完成比率得到了大幅度提高,同时能有效保证系统的负载均衡.     

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.     

基于QoS相似度的网格任务调度算法

针对网格环境下用户任务的多维服务质量(quality of service,QoS)要求,给出了一种基于QoS相似度的网格任务调度改进算法。该算法根据资源在各维QoS参数上提供服务能力的差异程度,计算出用户在各维QoS参数上的权重,并将任务分配到满足用户需求倾向的资源上执行。并采用GridSim工具包对提出的算法进行了仿真,实验结果表明,该算法不仅能满足用户的多维QoS要求,缩短任务完成时间,同时系统资源利用率也得到明显提高。     

基于DAG的高校培养计划图自动生成算法

提出了基于有向无环图的构图和绘图算法,可完成课程拓扑关系图的自动绘制,并以C#为编程语言实现了该算法,最后通过实例验证了算法能直观地表现课程及其间拓扑关系效果,且运行界面整齐美观。     

An optimizing algorithm of static task scheduling problem based on hybrid genetic algorithm

To reduce resources consumption of parallel computation system,a static task scheduling optimization method based on hybrid genetic algorithm is proposed and validated,which can shorten the scheduling length of parallel tasks with precedence constraints.Firstly,the global optimal model and constraints are created to demonstrate the static task scheduling problem in heterogeneous distributed computing systems(HeDCSs).Secondly,the genetic population is coded with matrix and used to search the total available time span of the processors,and then the simulated annealing algorithm is introduced to improve the convergence speed and overcome the problem of easily falling into local minimum point,which exists in the traditional genetic algorithm.Finally,compared to other existed scheduling algorithms such as dynamic level scheduling(DLS),heterogeneous earliest finish time(HEFT),and longest dynamic critical path(LDCP),the proposed approach does not merely decrease tasks schedule length,but also achieves the maximal resource utilization of parallel computation system by extensive experiments.     

Clustering and Scheduling Method Based on Task Duplication

A new heuristic approach that resembles the evolution of interpersonal relationships in human society is put forward for the problem of scheduling multitasks represented by a directed acyclic graph. The algorithm includes dynamic-group, detachgraph and front-sink components. The priority rules used are new. Relationship number, potentiality, weight and merge degree are defined for cluster＇s priority, and task potentiality for tasks＇ priority. Experiments show the algorithm could get good result in short time. The algorithm produces another optimal solution for the classic MJD benchmark. Its average performance is better than five latter-day representative algorithms, especially six benchmarks of the nines.     

基于有向无环图的高效并行区块链

区块链系统的性能制约了它的推广应用,主要表现为交易吞吐量低、交易确认时间长和算力浪费等.针对这些问题,提出一种基于有向无环图（DAG）的区块链及其共识协议,提供区块链的并行工作模式.通过3个指针提供DAG区块的连通性;根据工作量证明（PoW）机制,将较难的区块组成一条谜题链,保证区块的有序性和系统的安全性;按照最长链原则和最难链原则,制定谜题链的共识协议.本方案充分利用了网络节点的计算资源,提高了区块链系统性能,减小了计算冗余度,节省了算力.     

基于知识结构图的个性化学习内容生成算法

在结构化知识图的基础上,根据不同学生的学习状态,提出了网络学习环境的个性化学习内容生成算法.在课程本体知识结构图的基础上,经过动态评估学习过程而形成基于不同学生的个性化知识结构图,结合其子空间及有向无环图的拓扑排序方法,设计并实现了基于目标知识点的学习路径和个性化学习内容生成算法,以及在线学习环境中个性化学习内容生成机制.经网络学习课程实例验证表明,该算法可以满足学生个性化学习的需求.     

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.     

一种基于DAG图的异构可重构任务划分方法

为了实现高性能低功耗的计算,以任务划分为研究对象,提出了异构可重构计算的基本概念和形式化描述方法,给出了基于异构计算任务和异构可重构体系结构相结合的异构可重构两种任务划分方法:节点内部可重组及网络可重建的任务划分及算法,最后验证了其任务划分方法的有效性.