基于资源监控的网格调度系统

研究ChinaGrid生物信息学网格中,根据资源负载变化进行动态作业调度的方案.针对中国网格公共支撑平台(CGSP)的执行管理模块在调度作业时,没有将计算节点的动态性作为调度优化的考虑因素,在ChinaGrid生物信息学网格中实现了一个基于资源监控的作业调度系统(SSRM).SSRM利用CGSV来实时获取资源的动态信息,并报告给ChinaGrid生物信息学网格的调度模块进行调度方案的优化.实验表明,与资源监控相结合的网格调度系统可以明显地缩短一组作业的完成时间.     

网格中多副本数据的后向预测调度算法

针对网格环境下追求最快响应时间的多副本数据检索应用,提出了一种调度算法,该算法考虑了数据副本分布状况对负载均衡的影响.在被检索数据的多个子集分布在网格中多个节点,并且以数据子集为单位存在不定数目的副本情况下,给出了一种估算存放副本的网格节点动态负载和延时的方法.基于估算出的这些参数,算法根据对响应时间的计算和对后向任务的预测将任务分配到网格节点.后向预测考虑了网格节点被选中访问其上各个副本的可能性.最后通过仿真程序分析了该算法的性能.     

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.     

基于可信度策略的校园网格作业调度算法

为了实现校园网上的资源共享,降低资源浪费,文中讨论了基于网格技术的校园网作业调度模型,并设计和实现了基于可信度遗传算法的作业调度方法.该方法采用资源可信度策略,同时结合遗传算法的优点,满足了网格对调度系统可扩展性和全局最优调度的需求,从而使调度系统具有了一定的自主性和智能性.实验结果表明该作业调度方法收敛速度快,全局寻优能力强,整体性能优于其他调度算法.     

基于负载的网格资源调度策略研究

研究表明,网格资源的调度策略与网络的拓扑结构紧密相关.本文从无标度网络负载特征出发,认为基于节点负载特征分布(BOL:Base to Load)的调度策略有利用于提高网格资源的分配效率,考虑到计算网格负载的实际困难,认为以基于节点度特征分布(BOD:Base to Degree)的调度策略来代替是可取的.文章通过演化仿真的方法研究了这两种策略的各种表现.     

计算网格中基于负载平衡的调度模式

对资源进行有效的管理和调度可以提高网格系统的利用率.针对计算网格中的负载平衡问题,为减少网络通信量,提出一种分布式的网格作业调度模型,并给出了其相关算法：将轻负载节点逐个收集到一个队列,并设定一个可调节的刷新时间,当重负载节点提出调度请求时,直接从轻载节点队列中取一轻载节点并把负载转移到该节点上,从而解决了资源调度中的负载平衡问题.     

一种基于性能评估的元任务调度算法

在保障本地任务QoS需求及尊重网格节点的本地调度策略的条件下,提出了一种资源动态性能评估方法,并得出了2个资源动态性能的评估尺度.基于网格资源可用性的相关结果,利用概率法得出网格节点服务于网格任务的平均能力.利用热力学中熵的概念对网格节点状态的动态变化不确定性进行了评估,并得到刻画网格节点状态不确定性的定量值.在资源动态性能评估的基础上,提出了一种基于性能评估的元任务调度算法.仿真与评估结果表明,所提算法在服务拒绝率、网格任务执行跨度方面优于以往算法,且在网格用户的QoS保障程度上有所增强.     

基于Globus网格平台的电子工程预算软件作业调度实现

作业调度是能否充分发挥网格性能的关键技术。基于SaaS模式的电子工程预算软件(SaasBudget)为用户提供一个动态、实时、高可用性的预算软件平台。SaasBudget基于Globus Toolkit4网格平台实现,利用网格提供的强大计算性能和分布式处理能力进行大工程的项目预算计算。通过对Globus作业调度机制的研究,设计了SaasBudget系统的作业调度系统。实验结果表明,该作业调度系统能够综合考虑任务与计算节点的特性,并能根据任务当前运行情况实时进行调整,有效改善了作业调度效率,大大提高了网格资源的利用率。     

一个面向数据密集型应用程序的网格工作流调度方案

采用网格工作流调度和数据感知调度相结合的方法,提出一个面向数据密集型应用的网格工作流调度方案.在CSF4网格元调度程序中以调度插件的形式实现了该方案,并且保证两个调度插件之间能够协同工作.实验结果表明,该方案能有效解决数据密集型网格工作流作业的调度问题,并且进一步完善了CSF4多调度插件协同工作机制.     

基于网格任务调度的Monte Carlo仿真建模

网格系统是异构和动态分布系统,其节点的计算能力存在差异。在多个节点共同完成任务时,容易产生计算瓶颈,影响计算吞吐量和造成延迟,甚至导致整个任务失败。利用Monte Carlo仿真的自然并行性,解决了网格任务调度问题,设计了基于网格的Monte Carlo仿真流程框架和节点状态机模型。在此基础上,建立了“N-M”调度策略的二项式概率模型,并在不同的参数条件下对Monte Carlo仿真任务的性能进行了测试和分析,结果验证了设计方案的有效性。     

一种新的P2P内容分发优化数据调度方法

为了在P2P内容分发系统的可用结点间合理分配数据请求,设计了一种基于并行机调度模型的优化内容分发数据调度算法.仿真结果表明,在典型的数据块选择方法条件下,该算法相比常用的随机结点选择数据调度方法可以进一步提高系统吐吞能力,同时减轻源服务器的负载.     

Concurrent processes scheduling with scarce resources in small and medium enterprises

Scarce resources , precedence and non-determined time-lag are three constraints commonly found in small and medium manufacturing enterprises (SMEs), which are deemed to block the ap-plication of workflow management system ( WfMS ) .To tackle this problem , a workflow scheduling approach is proposed based on timing workflow net (TWF-net) and genetic algorithm (GA).The workflow is modelled in a form of TWF-net in favour of process simulation and resource conflict checking .After simplifying and reconstructing the set of workflow instance , the conflict resolution problem is transformed into a resource-constrained project scheduling problem ( RCPSP ) , which could be efficiently solved by a heuristic method , such as GA.Finally, problems of various sizes are utilized to test the performance of the proposed algorithm and to compare it with first-come-first-served ( FCFS) strategy.The evaluation demonstrates that the proposed method is an overwhelming and effective approach for scheduling the concurrent processes with precedence and resource con -straints .     

基于P2P的分布对象定位机制的研究

首先提出了一个基于P2P(peer to peer)架构的分布对象定位模型,该模型继承了P2P网络本身强大的可扩展性及容错特性,它将分布对象定位信息完全散布在整个系统中,克服了传统对象定位机制的目录服务器节点瓶颈缺点．其次提出了基于P2P的对象定位信息的发布、查询以及维护算法,并对算法的合理性作出了详细的分析;为了缓解由于系统定位信息本身的不均衡性所导致的瓶颈节点的负载,引入了扩散算法;replica算法则使得系统有足够的容错能力．然后设计了该模型在CORBA中实现对象定位的应用框架．最后对该定位机制进行了评述．     

双头镜像磁盘的调度算法与性能评价

描述了两种先来先服务（ＦＣＦＳ）调度算法,一是串行定位的ＦＣＦＳ,另一个是并发定位的ＦＣＦＳ．提出了短寻道时间优先（ＳＳＴＦ）磁盘调度算法．在描述了模拟模型后,对以上三种调度算法进行了性能模拟及评价．从模拟结果中定量分析出并发定位调度算法的性能优于串行定位调度算法的性能,ＳＳＴＦ算法比ＦＣＦＳ算法的性能更优越．     

基于滚动时域的遗传-免疫算法优化航班着陆调度

航班调度问题一直是空中交通管制(ATC)中的一个复杂而具有重要意义的任务,而航班着陆问题(ALS)是其中的核心问题.航班着陆调度是NP-hard问题,具有规模大、约束条件多的特点.因此,为了有效合理地解决航班着陆问题,本文提出了基于滚动时域的遗传-免疫算法(RHC HGIA)的航班着陆调度算法.RHC HGIA主要从两个方面解决航班着陆问题,一方面根据设定的滚动时域长度与大小选择需要进行优化的待降落航班;另一方面对选择的待降落航班使用遗传-免疫算法进行优化并确定其实际着陆时间.经过优化后的航班组成新的航班降落序列,从该序列中选择实际着陆时间在给定时域范围内的航班进行着陆.重新设置滚动时域长度,选择待降落航班进行优化,直到所有待着陆航班都已着陆为止.本文仿真实验以某机场一天内的20架待着陆航班数据为基础,并在机场管制仿真系统中进行模拟仿真.仿真实验表明,与传统航班着陆调度算法(FCFS)相比,经过RHC_HGIA算法优化后的待着陆航班的额外成本有明显的降低.     

一种基于覆盖效用计算的传感器网络节点密度控制算法

在监测区域内部署大量节点,通过节点之间的状态轮换与合作策略延长网络寿命是非常重要的方法,该文提出了一种基于覆盖效用范围计算的算法来解决节点状态转移条件的判断问题.仿真试验表明该算法可以以更少的节点完成对整个区域的覆盖且不会留下覆盖真空.     

一种基于访问概率预分配的流媒体集群动态副本更新算法

研究了同构流媒体集群服务器环境下的动态副本放置问题,提出一种请求调度和动态内容部署相结合的新颖策略.首先采用滑动窗的方式预测各文件的点播率,以平衡服务器之间的实时累积访问概率为目标,在不进行内容部署的情况下,预分配相同文件不同副本的访问概率;同时进行零迁移代价的动态内容更新,从而能够提前反映出请求的实时倾向性,在降低系统请求拒绝率的同时,有效地减少了请求被分发到过载服务器后产生负载迁移的频度和代价.仿真分析的结果表明这种策略对于流媒体服务系统的研究和实践具有指导意义.     

基于BQPSO的无线传感器网络节点调度算法

在多目标跟踪中,要求无线传感器网络在满足跟踪精度的前提下,最大限度地降低对传感器资源的使用。基于这一目的,适当选择节点避免共线度过高,并采用APIT实现精确定位,同时考虑跟踪簇总能耗设计节点调度目标函数,采用二进制量子粒子群优化算法解决传感器资源冲突问题。仿真结果表明:虽然基于BQPSO的节点调度算法比基于PSO的节点调度算法在能耗上增加了17.47%,但定位精度可以提高31.84%。算法在提高定位精度的同时最大限度地降低了对资源的使用,有效延长了无线传感器网络的工作寿命。     

一种面向HPC Cloud系统的在线作业调度算法

针对HPC Cloud中的作业之间对网络I/O资源的竞争问题,提出了一种基于动态规划算法、二分搜索算法和网络最大流算法的在线作业调度算法——DBMF算法.DBMF算法专注于物理节点上网络I/O的负载均衡,通过物理节点之间的网络I/O负载均衡来减少对网络I/O资源的竞争.通过与FCFS和RSF算法进行对比,DBMF调度算法有效提高了HPC Cloud的系统负载,减少了作业之间对网络I/O资源的竞争.