一种基于SOA的网格任务调度框架

目前网格任务调度算法大都通过仿真手段进行验证,缺少在实际的网格任务调度系统中检验。通过在实施网格项目中的经验,提出了一种基于SOA的网格任务调度框架GTSF（Grid Task Scheduling Framework）,该框架通过web服务技术将任务调度解耦为多个服务模块,不仅简化了算法设计人员的工作量,还使得网格任务调度系统更加稳定。最后基于GTSF设计并实现了一个图像渲染应用供其他网格应用的开发人员参考。实际的网格应用开发过程显示GTSF使得基于Globus中间件的网格应用系统能够更快、更好的开发和部署。     

一种新的异构网格任务调度算法

提出了一种基于免疫计算的异构网格任务调度算法。设计了异构网格独立任务调度问题的数学模型,给出了免疫调度算法的框架、基于实数编码的克隆变异算子和浓度抑制算子,并在仿真环境下进行了实验。实验结果表明,算法能有效地解决异构网格任务调度问题,具有较好的应用价值。     

基于指标体系的网格调度算法研究与实现

提出了以代价(Cost)为核心的网格任务调度指标体系,该指标体系在网格用户的QoS需求与网格系统的负载均衡性、系统可靠性与可用性,以及资源拥有者的利益之间建立了一个平衡点。由网格监控统计和计算可获得指标体系的各项指标值,根据基于网格系统与网格用户的需求所制定的指标筛选策略确定网格任务调度原则。以此为基础设计与实现了一套可满足不同网格系统与网格用户需求的算法,通过网格模拟器实验和实际网格应用验证了算法在实际网格环境中的有效性和易用性。     

基于WSRF的集合预报任务调度系统

分析集合预报的任务特点,基于Web服务资源框架(WSRF)设计一种动态自适应的集合预报任务调度系统。给出任务调度算法,根据网格节点的资源变化自适应地选择节点,为每对初值样本的模式预报任务指派CPU资源数目,以缩短预报时间、节省计算成本。实际运行结果验证了该系统的可行性。     

基于动态粒子群优化的网格任务调度算法*

提出了一种基于动态粒子群优化的网格任务调度算法。设计了网格任务调度问题的数学模型,给出了自适应变异的动态粒子群优化算法的框架,引入了自适应学习因子和自适应变异策略,从而使算法具有动态自适应性,能够较容易地跳出局部最优。实验结果表明,本文算法能有效地解决异构网格任务调度问题,具有较好的应用价值。     

基于请求负载的网格任务模糊控制调度策略

在面向大规模复杂应用的网格环境中,网格任务的优化调度变得越来越重要.文中首先提出了一种新的网格任务-服务映射算法,即基于任务负载和优先级的网格任务模糊控制调度策略.在考虑到外部网格任务请求负载和优先级的基础上,能够减少众多网格任务的平均完成时间.使得资源利用更加合理,同时还考虑到了网格服务的价格,即在满足任务负载影响和优先级的情况下,选择价格最小的服务.最后,开发了网格任务调度中间件,并在平台上给出了算法与其他几种常见的经典调度算法进行比较的试验结果.实验表明,算法明显优于已有的经典算法,具有较好应用情景.     

一种基于期货市场理论的网格资源分配机制

在比较了计算网格资源和期货特点的基础上,提出了一种基于期货市场理论的网格资源分配机制,避免了现货市场价格的大幅波动。提出了基于期货市场的资源竞价交易算法,通过在电力网格系统上的模拟实验以及与“蛛网模型”的对比,表明本文提出的竞价算法具有资源的利用率高、稳定性高的优点。针对资源域内任务调度,提出了基于期货合约任务调度算法,通过实验比较了群集循环法、先来先服务、Max-min调度算法的完成时间,基于期货合约的任务调度算法完成时间最短。最后讨论了网格技术及期货市场理论在电力系统的应用。     

基于Web服务的图像处理系统研究与实现

网格技术的发展,特别是网络服务资源框架WSRF的推出,为以服务形式实现大型分布式应用提供了有力支持.本文结合基于Web服务构建的图像处理系统WIP,讨论实现网格应用系统的相关技术.WIP采用多层应用模式分解系统功能,任务调度通过UDDI注册中心分布式调用服务,利用网格环境中空闲计算资源处理图像服务,提高图像计算速度.WIP是基于医学图像构建的,该平台易于扩展到其它应用领域.     

遗传算法在网格任务调度的应用研究

研究了网格任务调度问题.针对传统任务调度算法在网格环境下存在不能很好地平衡节点负载和满足用户服务质量需求等缺点,导致网格系统负载极不均衡,调度效果低.为了提高网格任务调度的效果,提出一种基于遗传算法的网格任务调度方法.将网格任务编码成种群中的个体,网络任务目标作为遗传算法的适应度函数,通过遗传算法的强全局搜索及交叉、变异操作,获得最优的任务调度方案.仿真结果表明,采用遗传算法进行网格任务调度可以减少系统总执行时间和任务完成时间,提高了资源调度效率,使网格系统负载均衡度更好,在网格任务调度具有广泛的应用前景.     

基于微粒群算法的服务网格任务优化调度问题的研究

需要人参与提供服务的网格任务调度中,需要考虑许多时间因素。因此本文提出一个基于时间差异的网格任务调度模型,应用微粒群算法对网格中任务调度模型作性能优化,并通过分析和模拟,得出此算法能够得到任务调度的最优完成时间。