网格任务调度算法比较研究

网格任务调度是根据采集到的信息将不同的策略任务分配到其对应的资源节点上加以运行。良好的调度策略能够充分的利用系统资源并行处理能力,保证用户任务能够按期完成,对网络应用的发展具有重要意义和深远影响。首先分析了网格任务调度模型和调度策略,然后对网格任务调度算法进行了比较分析,最后给出了各种网格任务调度算法的适用范围和网格技术发展方向,为进一步研究提供参考。     

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.     

网格计算中基于任务优先级的负载均衡算法

任务调度是网格计算研究的核心问题之一,任务调度策略的好坏将直接影响网格系统的性能.在对已有启发式任务调度算法进行分析比较基础上,针对于网格计算中的高吞吐率应用的任务调度问题,提出了一种综合考虑资源节点性能度量和任务优先级的负载均衡的启发式任务调度算法.进行了仿真实验,在任务完成时间和系统吞吐率二个方面与传统的Min-min算法、Max-min算法和Sufferage算法进行比较.仿真结果表明该算法不但可以减小任务总的完成时间,而且可以提高系统的吞吐率,更适用于高吞吐率应用任务调度问题的解决.     

网格资源管理系统中的任务调度策略研究

网格计算是继Internet和Web技术之后，又一次信息技术浪潮。由于资源具有广域分布、异构、动态等特性，网格环境下的资源管理和调度是一个非常复杂且具有挑战性的问题。通过分析比较当前多种环境下任务调度策略的基础之上，提出了一种适用于网格资源管理系统的多次映射任务调度策略。该策略在追求最短任务完成时间的同时，兼顾到了不同用户的需求，从而更好的适应了网格资源动态变化的特性。     

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。     

基于分布式Agent的网格任务调度模型研究

任务调度是实现高性能网格计算的基本问题。文章将分布式的概念引入多Agent技术,采用集中式和分布式相结合的管理方式,对Agent进行功能划分;提出了分布式Agent结构,描述了基于分布式Agent的网格任务调度模型,在此基础上,研究了分布式Agent在制造网格中的应用。     

网格资源的竞争调度策略

针对由于网格结点不可靠而引起网格计算不可靠的问题,提出了网格任务的分级竞争调度策略和网格计算中的容错方法,研究了网格计算的可靠性和时效性。基于竞争策略的网格任务调度机制,在保证网格计算的可靠性基础上,自动消除可靠性差、资源能力弱的结点对系统性能的影响,使得网格计算的时效性较优和总体性能最优。     

一种基于改进蚂蚁算法的网格任务调度策略

网格是分布式高性能计算的一个主要发展方向.任务调度问题的解决是网格得以充分发展的基本前提.提出了一种基于改进蚂蚁算法的网格任务调度策略.不同于传统蚂蚁算法,改进的蚂蚁算法通过在处理任务前后分别调整信息素来准确地反映资源的性能.任务调度将选择由改进蚂蚁算法产生的性能最佳的资源来处理任务.改进蚂蚁算法以及任务调度策略的有效性已被OP-NET上的仿真结果所验证.     

一种基于有向无环图的相依性网格任务调度算法

网格任务调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一.本文首先描述了网格计算环境中的DAG任务调度模型.然后,结合网格计算环境的特点, 讨论了多个相依性任务组成的应用任务调度问题,并对GS和CIGS算法进行了全面而深入的研究,并在此基础上提出了一个CIGS算法的改进算法.     

异构任务图在网格环境中的调度实现

并行分布计算环境的任务调度一直是并行计算研究的热点问题，网格技术的发展则对任务调度提出了新的要求。本文采用带参数的有向超图表达异构任务图，为具有一般性、异构性、分布性、动态性等特点的任务请求提供了通用描述方法。通过设计网格异构任务图描述语言GHDL，实现了网格任务请求的统一封装以及任务请求在异构环境下的计算机理解和识别。通过设计自适应调度策略库，为分布异构动态网格环境下的任务调度提供有效解决方案，实现了在考虑网格任务间优先约束与数据关联的同时，采取异构宿主机识别、异构客户端自动创建等方式开发利用环境异构性与任务异构性，采取实时网格状态信息采集与任务迁移屏蔽了资源动态性。异构任务图在网格环境中的调度效果由树生长的仿真实验进行了展示。     

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.     

A Chord-based resource scheduling approach in drug discovery grid

This paper presents a resource scheduling approach in grid computing environment. Using P2P technology, this novel approach can schedule dynamic grid computing resources efficiently. Grid computing resources in different domains are organized into a structured P2P overlay network. Available resource information is published in type of grid services. Task requests for computational resources are also presented as grid services. Problem of resources scheduling is translated into services discovery. Different from central scheduling approaches that collect available resources information, this Chord-based approach forwards task requests in the overlay network and discovers satisfied resources for these tasks. Using this approach, the computational resources of a grid system can be scheduled dynamically according to the real-time workload on each peer. Furthermore, the application of this approach is introduced into DDG, a grid system for drug discovery and design, to evaluate the performance. Experimental results show that computational resources of a grid system can be managed efficiently, and the system can hold a perfect load balance state and robustness.     

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.     

基于动态规划的云计算任务调度研究

任务调度作为云计算中的核心问题,其目的是合理分配任务,实现最佳调度策略并且有效地完成任务.首先对当前云计算中任务调度算法进行分析并指出传统算法的不足与缺点,然后提出一种基于动态规划模型的任务调度算法,以任务运行时间最少为优化目标,把任务与数据集群中虚拟机匹配看成为多阶段决策的组合优化.最后在CloudSim进行仿真实验,结果表明,所提算法在满足多用户需求下与max-min和min-min算法相比,在一定数量规模下,任务完成时间减少而资源负载相对均衡.     

算力网络与交易风控

算力作为数字经济的核心生产力,已经成为全球战略竞争的新焦点。传统计算模式不足以满足网络环境下的业务对于自身敏捷构造需求和外部大数据应用需求。在对比分析了网格计算、云计算、边缘计算、多云与云际计算的优缺点后,提出了一种新型计算模式:方舱计算,并介绍了方舱计算系统的三大组成部分。在此基础上,进一步提出了基于方舱计算构建算网系统的设想。作为方舱计算的典型应用,介绍了当前网络交易风控遇到的难题,结合方舱计算模式,通过建立并发系统行为理论与流量计算方法,发明了业务流程网络横切并发的调度技术,提出网络交易风控的行为认证方法,设计并实现了系统高并发、高辨识、高时效的目标。     

云计算环境下任务调度技术的研究进展

云计算应用大规模和虚拟化的资源,通过计算机网络随时随地向用户提供基于不同需求的服务．作为影响云服务的关键因素,任务调度被认为提升云计算服务质量的有效手段之一．如何保持高效和公平,保障服务质量（QoS）和最大化用户与服务提供商的经济利益是研究的难点．论述当前云计算中任务调度算法的研究现状和发展趋势,分析符合云计算服务需求的任务调度算法的新特性．通过探讨存在的挑战和亟待解决的关键性问题,为下一步更深入的研究指出方向．     

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.