网格市场中一种模糊决策的多维QoS批调度方法

网格市场环境下,用户的服务质量(QoS)需求更加多样化;更多普通用户加入网格市场,难以提供精确的QoS需求信息.因此,基于用户模糊QoS需求的调度算法成为网格市场中研究的热点.多维QoS网格调度的形式化描述,利用模糊决策理论有效地将用户模糊的QoS需求的映射到网格资源,利用AHP算法确定用户关于多维QoS各维度之间的权重关系,给出一种模糊决策的多维QoS的调度方法.实验表明,模糊决策的多维QoS批调度算法在不需要用户提供精确的QoS参数前提下,有效满足用户QoS需求.与现有的QoS批调度方法相比,该算法具有较好的一次作业完成率,且作业完成率波动较小.     

Vague集多QoS属性ER测量方法及网格任务调度

针对网格环境中的不确定性,提出一种基于ER（Evidential Reasoning）的Vague集多QoS（Quality of Service）属性测量方法。该方法用Vague集表示用户及资源的模糊QoS属性,用证据理论盼ER算法将分层的QoS属性融合为综合效用值。通过算例分析,证明了该方法的可行性和正确性。进一步将该测量方法结合到网格任务调度,提出一种网格任务调度算法（VSFM QoS-Guided-TS）,通过仿真结果表明,VSFMQoS—Guided—TS在保留QoS不确定性的情况下,减小了调度时间跨度,提高了调度效率。     

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.     

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。     

网格环境下基于QoS需求的关联任务调度算法*

首先描述QoS调度问题,建立QoS需求模型;然后通过分析任务的依赖性,提出时间花费、资源价格和可靠性三种QoS参数的映射机制;最后针对网格环境的新特征,提出一种以优化用户效用为目标,基于QoS的关联任务调度算法(QBDTS_UO).仿真实验结果表明,该算法能以较小的时间花费为代价,有效满足用户的QoS需求,并能大大提高网格资源的使用率.     

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.     

云环境下结合模糊商空间理论的资源调度算法

考虑到云计算商业化和虚拟化特点,针对云环境中的高效资源调度问题,提出一种基于模糊商空间理论的资源调度算法.在进行资源调度时,算法首先将虚拟机资源抽象为不同的属性信息粒,再根据用户任务QoS特征分层进行粒度融合,最后结合模糊商空间理论建立模糊等价类和距离函数,并据此进行资源匹配.实验结果分析表明,该算法能有效的满足用户任务QoS,提高资源利用率.     

网格环境下安全约束的资源调度研究

提出了一个网格信任模型,用主观逻辑理论进行信任值的推导、综合。针对现有网格任务调度算法存在的问题,设计了一种任务和资源安全等级匹配的调度算法。通过安全需求对资源进行筛选,并使它满足最早完成时间。仿真实验表明,与传统经典网格任务调度算法比较,该算法提高了任务成功率,减少了任务完成时间,是网格环境下一种有效的资源调度模型。     

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.