中庸算法——一种基于环型结构的并行调度算法

给出了分布式系统中的一种基于环结构的并行调度算法，以下称为中庸算法，并从理论上证明了该算法能够达到产好的负载平衡，最大限度的减少任务的迁移和通信，最大程度的计算本地化，并举例进行了说明。     

多任务并行调度系统中的一种订票算法

本文提出多道相关任务系统并行调度方法,文中引入了一种描述任务资源分配的数据基ＴＣＢ（任务控制块）,并提出一个用于任务定序的“订票”算法,简称ＢＴ算法,改善了系统的处理能力。     

多订单项目生产任务并行调度的遗传算法研究

在MTO(Make to Order)生产模式的制造企业中,经常存在多订单项目并行的情况。以满足资源约束为前提,优化多订单项目生产任务并行调度过程,成为该类企业关心的焦点问题。针对这一问题,根据任务并行调度的特点,建立了任务调度的目标函数,并采用一种改进了的遗传算法求解目标函数。该遗传算法用矩阵式染色体表示资源与生产任务之间的调度关系,采用突变机制来解决进化过程停滞问题,提高算法的搜索能力,并保留父代种群的优秀染色体,防止遗传过程中祖代优秀染色体丢失。     

基于五维调度算法的并行设备车间调度方法

针对并行设备作业车间调度问题,提出一种五维调度算法(FDA),并将FDA与遗传算法在实验中进行比较,最终证明了FDA的调度结果设备利用率更优,运算速度更快。     

基于SN结构的并行实时数据库事务调度算法

分析了常用的并行数据库及实时数据库的事务调度策略，在此基础上提出了一种基于SN结构的并行实时数据库事务调度算法．该算法兼顾了并行数据库的高并发度及实时数据库的实时特性，具有高度的灵活性，通过改变权重参数的值能满足各种不同的实际需求．     

并行程序设计中粒度的组合和调度

从程序粒度的概念出发，介绍粒度的表示，以及程序的粒度图。在此基础上，进一步探讨粒度的组合与程序的并行调度。     

基于树状结构的RIPS并行调度算法

给出了分布式系统中的一种基于树结构的并行调度算法ＲＩＰＳ,该算法通过在任务调度算法中引入并行技术,使其既具备了静态调度和动态调度的优越性,又能克服二的不足,并从理论上证明了该算法能够达到较好的负载平衡,最大限度减少任务的任务间通信,最大程度计算本地化,并举例进行了说明。     

一种基于动态调度的数据挖掘并行算法

数据挖掘并行算法,应该以不牺牲挖掘效率和挖掘质量为前提。通过对数据挖掘原理和并行化的深入研究,在考虑到挖掘效率,负载平衡,运行环境,节点状态等多方面因素的基础上,提出了一种新的基于动态调度的数据挖掘并行算法。该算法以规模较小的子数据集为并行挖掘单元,各个并行单元之间采用全局通讯模式—Master-Worker模式来进行互相通信。降低了并行挖掘的通信成本,提高了挖掘的效率,缩短了挖掘的时间。同时该算法对不断变化的节点状态适应能力强。最后,实验结果验证了该算法的有效性以及在大数据集挖掘应用中的优越性。该算法不但保证了挖掘结果的正确性,而且具有较高的加速比。     

一种基于拓扑特征的数据流调度策略

 流式处理器针对数据并行的应用,提供多个简单的处理单元及它们之间的高带宽通道,通过高计算密度掩盖传输延迟,支持高速的数据传输和处理,与通用处理器相比,性能达到了数倍乃至数百倍的提升。在流式处理器的研究中,数据流的调度是个比较重要的问题。本文提出了一种基于拓扑特征的数据流调度策略,该策略包含平分策略和选择策略两种,其中平分策略用于体系结构中固有负载较少的情况,选择策略在固有负载较多时利用拓扑权重来辅助平分策略完成数据流任务的调度。建立了该策略的性能模型,在考虑节点间传输时间的情况下进行讨论,对数据流调度策略的选择提出建议。     

并行分布计算中多重相关循环的任务调度

一般任务图很难表示多重相关循环语句中不同循环迭代之间的相关关系．本文首先介绍了循环任务图的基本概念，然后说明了如何通过循环展开技术来产生复制任务图，从而把循环传递相关转换为循环独立相关，最后并给出了ＭＩＭＤ－ＤＭ模型上寻找最优循环展开向量的目标函数     

基于约简任务资源分配图的网格依赖任务静态调度

网格资源环境的动态性和异构性对依赖任务的静态调度策略产生了极大的挑战.提出了一个能够更好地适应资源异构性,并完整支持调度、重调度的统一静态调度模型,即基于约简任务资源分配图(RT-RAG)的调度模型和调度算法.基于该模型的调度问题归结为RT-RAG的优化选取问题.实验分析表明,基于该模型的调度方法更好地适应了网格环境的动态性和异构性,使得静态调度策略与动态调度策略相比依然保持着较大的性能优势,并且也优于基于DAG任务图调度模型的AHEFT静态调度算法,特别是在资源差异较大的情况下.     

基于穿越路径和分代调整的依赖任务的GS优化算法研究

摘 要:分代算法（GS）是面向DAG任务图的有效调度方法。但GS算法在分解任务图时只考虑任务间的偏序约束关系,没有考虑任务划分可能对整体调度时间的影响。另外,其局部调度使用已有的独立调度算法,仅考虑任务子集的完成时间,缺乏全局优化能力。为此,提出一种基于GS改进的GA-DLTPF算法。在GS分代的基础上进行分代调整,并基于“穿越路径”的概念,实现了最长穿越路径优先的局部调度策略。仿真实验表明,改进后的算法调度性能优于OGS算法。     

基于并行遗传算法的车间作业调度

研究了并行遗传算法在车间作业调度问题中的应用,通过对传统的迁移策略进行改进,给出了运用该算法求解车间作业调度的具体过程。最后给出了计算机仿真结果,与普通遗传算法求得的结果的比较,证明了该算法的有效性和先进性。     

基于混合遗传算法的并行多处理器系统的任务调度

针对并行多处理器系统的任务调度问题,提出一个新的混合遗传算法(HGA)．HGA使用拓扑排序表的交叉来保证下代的合法性和搜索空间的全局性,为了提高HGA的收敛速度,根据拉马克进化理论,在交叉算子中使用贪婪策略来提高个体的适应值,模拟结果显示HGA的调度结果和算法的时间复杂性都是令人满意的．     

基于负载均衡的任务调度算法

基于传统任务调度算法, 通过在调度过程中增设服务器最佳期望序列及负载均衡指数, 采用任务连接数约束服务器选择, 解决了传统任务调度算法对于集群负载均衡性能的忽略问题. 实验结果表明, 该改进算法能达到较高负载均衡度, 同时缩短任务完成时间, 并提高了集群对于批量级任务的处理能力, 从而达到了优化的目的.     

基于并行处理系统的一种新的任务调度算法

提出了在计算机并行处理系统中的一种新的任务调度算法,该算法利用遗传算法思想对加权最少连接算法的任务调度方案进行了改进,弥补了加权最少连接算法的不足,并增加了动态控制功能,较好地解决了N个处理机的任务分配问题.实验结果表明:改进后的W LCGA算法优于普通遗传算法和加权最少连接算法.     

基于元胞自动机理论的协同设计任务调度模型

分析了设计任务调度的特点,提出了基于元胞自动机理论的调度模型。对元胞自动机任务调度模型进行了数学描述,对设计任务调度的策略进行了分析,建立了元胞自动机目标调度模型,通过具体算例对所提出的模型进行了验证,表明元胞自动机模型可以有效地进行任务调度的优化。     

基于预排序的并行批处理过程调度模型

针对并行批处理调度过程,以总提前完成时间最小化为目标函数,建立了一个基于交货期的调度模型.该模型考虑了订单的交货期等约束条件,将订单和设备之间的分配关系表达为0-1变量,采用预排序方法确定订单的处理顺序.采用分支定界法对模型进行求解,并与已有模型的计算结果比较,证明所提出的模型整数变量少且容易求解.