基于遗传算法的多性能目标网格服务调度算法

在分析状态图工作流模型的基础上，提出了一种网格环境下多QoS（服务质量）约束的组合服务模型，根据提出的模型归纳出了动态服务调度问题的形式化描述，并提出了一种基于遗传算法的动态服务调度算法进行求解.该算法采用基于服务区域及服务实例个数的编码方式，以组合方案的有效性和组合服务的综合QoS参数的效用值作为适应度函数，从而保证组合服务调度的全局QoS要求.与其它算法进行了比较.实验结果显示该算法是可行和有效的．     

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.     

基于多QoS约束的网格任务调度算法

提出一种基于QoS的网格资源管理模型和此模型下基于多QoS约束的网格任务调度算法。引入效益函数对QoS描述建模,为网格任务调度算法提供合理的优化目标。在此基础上改进传统调度算法得到基于多QoS约束的调度算法。实验表明,改进后的算法有更好的性能,更适合应用于网格环境中。     

网格计算中基于信任机制的层次任务调度模型

提出了一种分布式层次任务调度模型,该模型将任务调度分两层进行,并且将信任机制引入其中以提高网格的服务质量及运行效率。提出了适应该模型的调度算法,算法同时考虑了网格实体间的信任关系、预测执行时间、QoS需求和价格因素,并动态调整它们在交易中所占的比重,从而较好地适应不同用户的需求。分析和仿真表明,该调度模型增强了网格环境的安全性和适用性,提高了执行效率,并降低了交易失败率。     

基于均匀离散PSO 算法的多QoS 网格任务调度策略

针对网格环境中多服务质量(QoS)约束条件下独立任务调度问题,提出一种融合配方均匀设计与离散粒子群优化算法(UDPSO)的任务调度策略,以实现对独立任务优化调度的快速生成.该算法采用类似 DPSO 算法的速度和位置更新方法,结合配方均匀设计,快速衡量各 QoS 约束条件的适应度,以产生分布均匀且较优的 Pareto 解集,最终为系统提供一组较优的任务调度方案.仿真实验表明,该算法更符合网格调度的复杂环境,能够得到较短的任务执行时间和较均衡的 QoS 保障.     

基于D-S理论的区间值模糊多QoS测量与网格任务调度算法

非凡的服务质量是网格的基本特征,基于QoS的网格任务调度问题已成为国内外研究的热点.由于网格环境的复杂性和用户主观判断的模糊性,传统基于QoS的网格调度算法不能处理具有多个模糊QoS需求的调度问题.用区间值模糊来描述用户的主观QoS需求信息,提出基于D-S理论的区间值模糊多QoS测量方法,对区间值模糊数表达的用户多QoS需求进行融合与处理,再将这些区间值模糊数QoS融合值作为任务的优先级加入到任务调度算法中,提出一种基于D-S理论的网格任务多匹配调度算法.研究结果和仿真实验表明,该算法不仅可以处理区间值模糊不确定性信息,在满足用户多QoS需求的情况下还可大大减小任务调度的时间跨度.     

用户QOS及系统指标指导的计算网格任务调度

针对网格环境中的动态性特点,特别是用户服务质量（QoS）需求的动态变化性,通过定义任务的效益函数来评估任务的多维QoS需求。同时为了兼顾任务完成时间、负载平衡等系统指标,引入系统效益的概念,给出负载平衡度的定义用来指导调度及评价调度性能。针对一组具有QoS需求的相互独立的计算任务提出一种用户QoS及系统指标指导的计算网格任务调度算法——UQSI。模拟实验结果显示,该算法能较好地满足用户的多维QoS需求,更加适合开放复杂的网格环境。     

扩展QoS指导的网格任务调度算法

考虑了网格任务多级别QoS需求，根据任务的服务质量级别进行排序，优先调度服务质量级别较高的任务，提出一种扩展QoS指导的Min-Min启发式网格任务调度算法。模拟实验结果表明，与QoS指导的Min-Min启发式算法相比，该算法在3种情况下的调度性能均能提高4.3%以上，具有较好的调度效果。     

一种改进QoS的网格资源多维性能调度算法

网格环境下,由于资源的异构性和动态性,任务调度已扩展为多个任务在位于不同节点的异构资源上调度,任务调度的性能直接影响到计算网格的服务质量.为提高任务调度质量,在构建网格资源映射模型的基础上,结合资源多维性能,提出丫一种改进Qos的网格资源多维性能调度算法MQMPGR,并且给出了与模型相对应的进行任务调度所需要的算法伪码.通过在Gridsim环境下的分析与比较.仿真结果证明其优于传统的任务调度算法.     

基于多QoS约束的数据网格任务调度算法研究

针对数据网格环境下的多QoS约束任务调度问题,提出了一种基于最早完成时间与QoS相识度的数据网格任务调度算法(data grid task scheduling algorithm based on Min-min and QoS similarity,MS-GTSA).该算法将最早完成时间与S-GTSA算法相结合,在任务调度过程中,选取任务QoS约束与资源QoS匹配最佳,且完成时间最早的一项优先进行调度.在满足任务最佳QoS匹配的同时,时间跨度得到了较大的改善.仿真结果表明,该算法有效降低了任务调度的时间跨度,在综合性能上较S-GTSA算法有所提高.     

A distributed multiple dimensional QoS constrained resource scheduling optimization policy in computational grid

This paper is to solve efficient QoS based resource scheduling in computational grid. It defines a set of QoS dimensions with utility function for each dimensions, uses a market model for distributed optimization to maximize the global utility. The user specifies its requirement by a utility function. A utility function can be specified for each QoS dimension. In the grid, grid task agent acted as consumer pay for the grid resource and resource providers get profits from task agents. The task agent' utility can then be defined as a weighted sum of single-dimensional QoS utility function. QoS based grid resource scheduling optimization is decomposed to two subproblems: joint optimization of resource user and resource provider in grid market. An iterative multiple QoS scheduling algorithm that is used to perform optimal multiple QoS based resource scheduling. The grid users propose payment for the resource providers, while the resource providers set a price for each resource. The experiments show that optimal QoS based resource scheduling involves less overhead and leads to more efficient resource allocation than no optimal resource allocation.     

基于QoS参数综合模型的网格资源选择优化

QoS是网格任务执行的基本保证,针对网格资源选择中复杂的QoS参数处理过程,将QoS参数按照用户的关心程度进行分类,提出了一种简化的参数处理模型,设计了支撑该模型的QoS体系结构,给出了优化资源调度过程的算法。实验表明,该模型提高了系统吞吐量和资源匹配成功率,缩短了任务的平均完成时间,最终实现了整个系统资源利用率的提高。     

Utility-based QoS optimisation strategy for multi-criteria scheduling on the grid

The paper presents quality of service (QoS) optimisation strategy for multi-criteria scheduling on the grid, based on a mathematical QoS model and a distributed iterative algorithm. Three QoS criteria are considered, namely payment, deadline and reliability, which are formulated as utility function. The optimisation problem is split into two parts: task optimisation performed on behalf of the user and resource optimisation performed on behalf of the grid. The strategy employs three types of agents: task agents responsible for task optimisation, computation resource and network resource agents responsible for resource optimisation. The agents apply economic models for optimisation purposes. Dynamic programming is used to optimise the total system utility function in terms of an iterative algorithm. The objective of multi-criteria scheduling is to maximise the global utility of the system. This paper proposes an iterative scheduling algorithm that is used to perform QoS optimisation-based multi-criteria scheduling. The proposed QoS optimisation-based multi-criteria scheduling problem solution has been practically examined by simulation experiments.     

计算网格中经济模型调度算法

任务调度是网格计算系统的一个重要组成部分。随着网格计算的出现,由于缺少对网格资源的直接管理,给网格任务调度带来了新的挑战。目前的任务调度机制大多数只考虑了任务调度的服务质量(QoS),而没有考虑任务调度的费用。为此,在研究了目前已有的适应启发式任务调度算法之后,提出了在同等费用前提下,将任务调度到能够提供较高QoS的资源中去的任务调度算法。     

一个市场驱动的QoS网格工作流任务调度算法

网格调度关系到整个网格任务运行的效率,因此在网格的研究过程中,已经提出了很多调度算法.但这些算法大部分是对元任务(Meta-task)进行调度,很少是针对关联任务的.在考虑用户QoS(Quality of Service)需求的情况下,提出了一个市场驱动的QoS网格工作流任务调度算法.仿真实验结果表明了该算法的合理性和有效性.     

基于云模型的网格QoS参数归约与调度优化

针对网格资源调度中用户对QoS的定性描述,利用云模型实现资源调度中的QoS匹配。深入分析了QoS参数云的特征,提出了QoS云处理模型,通过该模型,将离散的多个QoS参数归约到一个定性的概念上;设计了实现参数归约的体系结构;给出了基于定性概念的资源调度算法。实验表明,所提出方法在资源调度率和吞吐量以及系统资源的利用效率等方面体现出良好的特性,实现了基于定性概念的调度,达到了优化调度的目的。     

网格服务资源多维性能聚类任务调度

网格计算是当前一个重要的研究领域,其中任务调度是一个基本组成部分,其性能直接影响到网格服务质量.为了缩短任务调度完成时间,提高任务调度性能,提出了一种网格资源多维性能聚类任务调度算法MPCGSR (task scheduling algorithm based on multidimensional performance clustering of grid service resources).该算法根据网格环境下服务资源数量庞大、异构、多样的特点,预先以构建的网格服务资源超图模型为基础,结合小世界理论对服务资源进行多维性能聚类,将任务与聚类资源相匹配并实施调度.模拟实验结果表明,算法较之同类算法具有优越性,是一种有效的网格任务调度算法.     

成本时间限制下的网格分类调度算法研究*

在网格环境中,由于资源广域分布、异构、动态且有多个管理域,调度一组具有多QoS需求如成本、时间的独立任务是一个非常重要的问题。针对网格任务的成本和执行时间要求,提出了一种基于网格经济模型,根据实际执行成本和预算成本进行分类的网格分类优化调度算法。模拟实际网格任务调度实验表明,该算法能很好地满足网格环境中不同用户的需求。     

基于网格的任务调度与资源分配有效机制的研究

为实现QoS路由技术,提高网格的服务质量,本文定义了网格服务中任务调度的通信开销,给出了QoS路由树的生成原则,提出网格堆排序算法和QoS路由选择算法,利用算法实现了网格的任务调度与分配机制的设计.实验证明本设计能提高网格资源管理的效率.