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研究网格任务优化调度问题,针对需求的复杂和网格系统具有异构性和动态性,导致网络任务调度过程相当困难.传统调度算法调度效率低、资源负载不平衡.为了提高任务调度效率,降低资源负载不平衡性,提出一种混合的网格任务调度优化算法.首先采用遗传算法全局搜索能力快速形成初始解,然后将遗传算法的调度结果作为蚁群算法的初始信息素分布,最后利用蚁群算法所正反馈性机制迅速地形成任务调度的最优解.仿真结果表明,混合算法减少网格任务调度系统任务完成时间,提高了任务调度效率,为网格设计提供了依据. 相似文献
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针对当前网格资源管理中信任机制与计算性能结合的要求,基于网格服务模型与效益函数,提出信任机制与计算性能平衡的网格任务调度问题。在网格任务调度的效益函数中引入平衡因子,提出平衡因子蚁群算法,通过实验确定平衡因子值。对网格任务调度的平衡因子蚁群算法进行大规模仿真实验,有力地证明了平衡因子蚁群算法优于平衡因子极小-极小算法和平衡因子忍耐度算法,在最短完成时间和服务率方面具有较好的综合性能。 相似文献
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资源分配和任务调度是网格计算的一个关键问题之一。提出一种融合离散粒子群优化算法和蚁群算法的新型算法来解决网格资源分配问题。该算法通过在粒子群算法中引入蚂蚁算法,可有效克服粒子群算法后期的局部搜索能力差和蚁群算法前期盲目搜索的缺陷。理论分析及模拟实验表明该算法具有良好的性能。 相似文献
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网格集群资源调度是一个NP难题,而现有的调度方法通常具有任务调度效率低和负载不均衡的问题,由此设计了一种基于强化学习算法和蚁群算法融合的协同依赖型任务调度方法;首先对基于DAG的网格集群协同调度数学模型进行了定义,然后,采用改进的一步TD算法即Q-Learning算法实现集群资源的初始分配,从而得到最优调度方案以及对应的Q值,在此基础上提出一种改进的蚁群算法实现网格集群资源到任务分配的进一步优化,将Q-Learning算法得到的分配方案的Q值用于初始化蚁群路径中的信息素,以避免蚁群的盲目搜索,同时将Q值引入路径概率函数中使得蚂蚁具有启发式的搜索能力,从而获得协同依赖多任务集群调度的最终方案;在Gridsim环境下进行仿真试验,结果表明文中方法能有效地实现网格集群调度,且较其它方法具有任务调度效率高、CPU利用率高和负载均衡的优点,具有较大的优越性. 相似文献
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针对蚁群算法求解云计算任务调度问题存在收敛速度慢和容易陷入局部最优解的缺陷,提出一种动态自适应蚁群算法的云计算任务调度策略。算法在选择资源节点中引入混沌扰乱,依据节点信息素浓度自适应调整信息素挥发因子,由解的优劣性动态更新信息素。当任务数量超过150时,动态自适应蚁群算法与蚁群算法结果相比较,时间效率最大提高319%,资源负载率为0.51。仿真结果表明,所提算法提高了解的收敛速度和全局搜索能力。 相似文献
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一种基于蚁群算法的任务调度方法 总被引:1,自引:2,他引:1
任务调度是一个NP-hard问题,而且是并行与分布式计算中一个必不可少的组成部分,特别是在网格计算环境中任务调度更加复杂。文中结合蚁群算法的优点,提出了一种基于蚁群算法的任务调度方法,将算法应用于网格计算任务调度问题的求解之中。最后,实验结果这种算法优于普通算法。 相似文献
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基于混合蚁群优化的卫星地面站系统任务调度方法 总被引:6,自引:0,他引:6
卫星地面站系统任务调度是一个典型的组合优化问题, 优化过程极其复杂. 鉴于此, 提出了一种有效求解该问题的基于蚁群优化算法和导向局部搜索方法的混合优化方法. 该方法将蚁群优化和导向局部搜索有效地结合在一起, 极大地提高了优化绩效. 实例计算结果表明, 该混合方法能有效地求解卫星地面站系统任务调度问题. 相似文献
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任务调度策略是网格计算的核心问题。在系统任务调度和资源分配中,提出一种基于量子蚁群算法的任务调度策略。算法将量子计算与蚁群算法相融合,通过对蚁群进行量子化编码并采用量子旋转门及非门操作,实现对任务自适应启发式的分配和优化。算法有效增强了种群的多样性、克服了遗传算法和蚁群算法的早熟收敛和退化现象。仿真实验中,分别与基于遗传算法和基于蚁群算法的任务调度策略相对比,结果表明算法有效缩短了任务调度的时间跨度,增强了网格系统的性能。 相似文献
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针对云渲染系统中渲染节点与任务不匹配调度而带来的时间负载不均衡和耗时长的问题,提出一种基于时间负载均衡的任务调度方式来优化系统耗时的策略.该算法采用Min-min与Max-min相结合的思想,建立时间负载均衡模型进行前期迭代,将迭代结果作为蚁群算法的初始序列,并按照适应度规则计算出相应的初始信息素,同时通过单一变量法确定合理的参数,蚁群算法采用已有的初始资源和参数值进行后期迭代,根据标准量度自定义函数进行高效寻优,进而求得最终的任务调度序列.仿真结果表明,本策略既具有较高的搜索效率和较强的全局寻优能力,又能有效降低任务完成时间,且在时间负载均衡和寻优速度方面均显著优于蚁群算法和蚁群退火算法. 相似文献
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研究网络资源管理中的负载均衡与优化问题,网络资源有限且负载具有突发性,造成资源浪费。采用传统单一蚁群算法或遗传算法均存在各自不足,难以适应用网络负载变化特点,使网络资源利用率低,网络拥塞严重。为了提高网络资源利用率,使网络负载更加均衡,提出一种蚁群-遗传算法的网络负载均衡方法。首先利用遗传算法对网络负载均衡问题进行全局搜索,使网络负载均衡的解迅速处于全局最优区域解附近,然后将遗传算法的解作为蚁群算法初始信息素,进行进一步搜索,最后找到网络负载均衡的最优解。仿真结果表明,用蚁群-遗传算法提高了网络资源利用率,降低网络丢包率,提高网络整体性能。 相似文献
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用蚂蚁算法进行网格任务调度的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
将蚂蚁算法用于网格环境任务调度,测试和选取了蚂蚁算法的各种参数,设计和实现了基于蚂蚁算法的网格任务调度策略,将任务调度和资源管理相结合,兼顾系统的负载平衡和QoS,取得了较理想的实验结果。 相似文献
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网格技术将所有可用于共享的资源(例如,计算机、存储设备、软件、数据库等)通过网络连接起来,并将它们转化成一种标准的计算能力。为各种复杂的计算任务提供资源,因此网格任务在各种资源之间的调度成为了一个关键的问题。本文通过对遗传算法与禁忌搜索算法的分析,提出了一种混合遗传算法与禁忌搜索算法的策略,把禁忌搜索算法独有的记忆思想引入到遗传算法的搜索过程中,通过把禁忌搜索算法作为遗传算法的变异算子的方法,提高了网格任务调度的有效性。最后,使用网格模拟器,对算法的性能进行了测试,并比较了轻重负载情况下,经典遗传算法和本算法调度方案的性能差异。 相似文献
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为了解决单一算法求解Job Shop调度问题存在的不足,该文提出了一种混合算法,将蚁群算法用于全局搜索。针对蚁群算法易于陷入局部最优的情况,提出了一种基于关键工序的邻域搜索方法,将使用此邻域搜索方法的TS算法作为局部搜索策略。利用TS算法较强的局部搜索能力,提高了蚁群算法的优化能力,达到改善Job Shop调度问题解的质量。实验结果表明,混合算法在较短的时间内,找到了FT10、LA24、LA36等典型benchmarks问题的最优解,得到的makespan的平均值较并行遗传算法(PGA)和TSAB算法均有所提高。 相似文献
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任务分配问题是被公认的NP-hard问题,应用广泛。在对分布式系统任务分配问题进行分析的基础上,将蚂蚁寻求任务分配方案的过程用一种新的图形表示方式来实现。针对蚁群优化算法易陷入局部最优的固有缺陷,提出了一种新的混合算法,该算法将蚁群优化算法与简单禁忌搜索算法相结合,增强了算法的局部搜索能力,提高了任务分配问题解的质量。实验结果表明混合算法的求解性能较优。 相似文献