一种减小3G流媒体网络延迟的方法

针对第三代移动通信系统流媒体存在网络延迟的问题,提出一种流媒体播放的调度策略。该策略采用最近最少使用页面算法对流媒体文件进行内存管理,采用小文件的先来先服务和大文件的时间片轮转服务的方法进行发送调度。实验证明该方法能有效地减少访问量较大时用户请求的响应时间。     

Web集群系统的负载均衡算法

采用集群技术搭建所需的服务器往往导致各服务器系统资源利用率存在很大差距。为解决上述问题,通过分析已有的负载均衡算法,提出一种改进的动态反馈负载均衡算法。调度器定时接收集群中每台服务器上报的性能参数,计算每台服务器当前负载比例值,根据该值计算每台服务器的分发权重,以合理分配用户请求。实验结果证明该算法能有效提高集群系统的整体性能。     

三值光学计算机数据位与运算部件像素的映射技术

为有效利用运算部件像素资源,在介绍了降值设计理论.三值逻辑光学运算部件结构、三值逻辑光学运算器使用像素的情况等问题之后,提出并详尽讨论了三值光学计算机数据位与光学运算部件像素之间的一种映射方法.该方法包含了"以像素位为单位"进行映射,"像素组合互补性优先"、"定时映射"等策略.采用了"定时映射等待队列一、"构造像素组合互补运算器组"等关键技术.描述了相应程序的流程,并给出了相应的实验方法,验证了该方法的可行性和有效性.     

一种新的基于补丁优先的流调度算法

通过对现有流调度算法的深入研究,提出了一种新的流媒体调度算法——补丁优先的最大等待队列算法。该算法依据请求等待队列的权重来选择服务队列,使系统获得效率和公平性之间的平衡。理论分析和仿真实验表明:与FCFS、MQL和MPQL算法相比,该算法有效减少了用户请求的撤消率、平均等待时间、不公平性,提高了系统的吞吐量,是一种有效的调度策略。     

视频监控系统中面向用户的接入调度策略研究

给出了一种用于数字视频监控系统的请求服务模型,以及该模型下的调度算法和拥塞反馈控制策略。该算法充分考虑到视频监控系统的特殊需求,并借由主动网的思想,在系统资源不足的情况下给出了一种有效的解决方案。     

基于缓存层级结构的多核Web服务器动态请求调度算法

针对Web服务器中传统的动态请求调度算法,如先到先服务算法等,不能充分利用多核处理器的并行性的问题,根据多核Web服务器缓存结构的特点提出了基于缓存层级结构的多核Web服务器动态请求调度算法。该算法从处理器核心间的负载均衡和多核处理器的缓存层级结构特点两个方面对动态请求进行调度。基于此算法进行了仿真实验,实验结果表明该算法可保持多核处理器核心间的负载均衡,并能有效缓解多核Web服务器的“乒乓”效应。     

异构云环境中的实时密码服务调度策略

针对异构云环境中运算节点性能各异、密码服务处理命令和密码算法组合多样且随机高并发的问题,综合考虑用户请求任务与云中运算节点的多项属性,从任务和节点角度优化整体调度系统的服务质量及任务调度成功率,设计一种同时支持多种密码处理命令和算法的二级调度策略。通过任务与运算节点之间功能属性的映射,保障密码服务请求功能的正确实现。在此基础上,利用节点优先级算法提高任务处理实时性和随机高并发密码服务系统的任务调度成功率。仿真结果表明,该策略能够在保证任务调度成功率的基础上,有效提高任务执行效率和负载均衡性能,其任务执行时间较优先级动态分派策略和遗传算法分别减少约4%和17%。     

WiMAX上行链路实时业务改进调度算法

针对WiMAX建议的rtPS和ertPS调度机制处理变速率实时业务时MAC层开销大,导致时延增大的缺点,提出了一种能够有效调度多用户变速率实时业务的上行链路调度算法。该算法在SS端实时监控数据率,减少发送带宽请求的次数,从而提高整体的上行链路资源利用率,并在BS上行调度器中优化调度策略,使得最急迫的用户优先得到服务。仿真结果表明该算法与ertPS相比,在不影响系统吞吐量的情况下上行时延减少了约15%。     

基于请求响应控制机制的数据调度策略

现有P2P流媒体系统的调度策略大多在请求端进行数据调度,在响应端则采用简单的先来先服务或最小时限优先响应的响应策略,其缺点是优先级较高的请求在响应时未必被优先响应。为此,综合考虑数据块的紧迫性、稀缺性以及请求节点的带宽,提出一种基于请求响应控制机制的数据调度策略(DSBRC)。与现有的数据调度策略相比,DSBRC提高系统上行带宽利用率,同时缩短节点启动时延和提高节点播放质量。     

基于AHP的Web集群系统负载均衡算法

利用集群技术构建的服务器组在资源利用率上存在较大差异。为此,提出基于层次分析法(AHP)的集群系统负载均衡算法,建立判断矩阵,得到各项评估指标的单项和综合权重。调度器定时接收真实服务器上的4类参数：网络性能,服务器硬件,服务器软件和网络服务类型。根据调度器收到的每一个连接请求,采用动态反馈算法选择负载最小的服务器响应连接请求。实验结果表明,该算法能减少服务器平均响应时间,有效提高集群系统的响应率。     

基于模拟退火算法的改进主/副版本调度算法

针对异构分布式系统中面向任务优先级约束的调度问题,提出一种基于模拟退火算法的改进主/副版本调度算法SAPB。任务模型以有向无环图DAG表示,该算法共计调度主、副2个版本的任务。在任务优先级排序阶段,采取HEFT的任务排序方法,避免了eFRD等主/副版本调度算法中任务模型描述的局限性问题;在任务处理器分配阶段,采取模拟退火算法搜索满足截止时限条件下具有更高可靠性的调度结果,并且采取多一重备份策略以解决处理器数量相对较少时任务优先级约束带来的副版本调度易失败问题。最后,通过随机生成的DAG图进行仿真实验,结果表明,相比eFRD等算法SAPB具有更优的副版本可调度性和更高的系统可靠性。     

一种基于资源预分配的虚拟机软实时调度方法

虚拟机技术作为云计算的重要技术之一,近年来得到广泛关注,但是由于虚拟机管理层的存在,导致语义鸿沟,使得实时应用程序、并发程序等在虚拟机上的运行性能受到影响。分析和研究了Xen虚拟机管理器的Credit调度算法,针对其在并发调度和软实时调度方面存在的不足,提出了改进调度算法,实现了算法的调度器原型。新的调度算法对软实时虚拟机进行Credit比例预分配,采用动态调度时间片机制,以non-work-conserving方式实现软实时任务周期调度,保障调度周期满足运行周期要求。通过区分并发和非并发软实时虚拟机,采取不同的调度策略,在满足资源利用率的基础上,确保实时任务的顺利运行。测试结果表明,该调度算法在对并发和非并发软实时任务调度上,具有良好的表现,较好满足了软实时应用调度需求。     

云环境下科学工作流的调度算法

提出一种云环境下科学工作流的调度算法.针对已有的调度算法和松弛时间资源分配策略均未考虑“或”控制结构的不足，给出了关键活动优先级（Critical Activity Priority，CAP）的概念；定义了活动的服务效益比（Service Benefit Ratio，SBR）；提出了活动松弛时间分配策略；并从流程定义和实例运行两个层次，给出了活动截止期限的分配算法.该项研究成果为解决科学工作流调度过程中的时间-成本优化问题提供了更合适的解决方案.     

OFDMA中继系统中比例公平调度算法研究

研究网络资源调度优化问题,中继技术是发展网络的关键技术。传统的资源调度算法中,部分比例公平调度(PPF)与两跳比例公平调度(THPF)均有不足,PPF算法能获得较高的系统吞吐率,但不能保证用户的公平性,THPF算法则相反。为了解决系统同时获得吞吐率与用户公平性问题,根据THPF算法设计了一种基于最少好信道优先的两跳比例公平调度算法(S-THPF),通过优先给好信道较少的用户分配信道资源,从而保证尽可能多的用户获得最优的信道。仿真表明算法在提高系统吞吐率的同时能满足用户公平性要求。     

基于DVS技术的性能感知反馈调度算法

传统DVS算法在能量管理方面没有考虑实际系统性能的需求,这在一定意义上限制了其节能效果．针对这一问题,提出一种基于DVS技术的性能感知反馈调度算法．在反馈调度器中,分别采用DVS技术和模糊控制技术设计CPU电压调节模块和控制任务周期调节模块,实现对系统CPU速率和控制任务采样周期的动态调节．通过与基于固定采样周期的DVS反馈调度算法进行对比,结果表明该算法在保证系统控制性能的同时进一步降低了系统能耗．     

基于约束理论的Flow-shop分解协调算法

There are many flow shop problems of throughput (denoted by FSPT) with constraints of due date in real production planning and scheduling. In this paper, a decomposition and coordination algorithm is proposed based on the analysis of FSPT and under the support of TOC (theory of constraint). A flow shop is at first decomposed into two subsystems named PULL and PUSH by means of bottleneck. Then the subsystem is decomposed into single machine scheduling problems, so the original NP-HARD problem can be transferred into a serial of single machine optimization problems finally. This method reduces the computational complexity, and has been used in a real project successfully.     

A Decomposition and Coordination Scheduling Method for Flow-shop Problem Based on TOC

There are many flow shop problems of throughput (denoted by FSPT) with constraints of due date in real production planning and scheduling. In this paper, a decomposition and coordination algorithm is proposed based on the analysis of FSPT and under the support of TOC (theory of constraint). A flow shop is at first decomposed into two subsystems named PULL and PUSH by means of bottleneck. Then the subsystem is decomposed into single machine scheduling problems, so the original NP-HARD problem can be transferred into a serial of single machine optimization problems finally. This method reduces the computational complexity, and has been used in a real project successfully.     

基于学习方式对Hadoop作业调度的改进研究

随着并行计算、分布式计算和网格计算技术的发展,云计算作为一种新的模型被提出来,发展极为迅速。Hadoop作为一个开源的云计算系统,得到了广泛的运用。作业调度是Hadoop平台的核心问题之一,通过对Hadoop中已有调度算法的了解和分析后,基于学习的方式,利用过去的节点历史记录和作业属性来不断地改进作业调度;应用了基于特征加权的朴素贝叶斯分类器算法来改进任务的分配调度,并通过实验进行了验证,结果表明它对任务分配调度执行效率有一定的提高。     

网络控制系统中混合调度算法的研究

网络控制系统的性能与信息调度有关,而以往的调度算法大多把时间属性作为确立优先级的依据,无法反映出消息的重要性。该文在最大误差优先算法的基础上,提出以最大优先变化为主,越长时间越低优先级为辅的混合调度算法,丰富了优先级的确立依据。仿真实验结果表明,该混合调度算法能够有效提高控制系统的整体性能。     

求解柔性作业车间调度的GATOC混合方法

柔性作业车间调度问题是经典作业车间调度问题的扩展,它允许工序在可选加工机器集中任意一台上加工,加工时间随加工机器不同而不同。针对柔性作业车间调度问题的特点,提出一种基于约束理论的局部搜索方法,对关键路径上的机器的负荷率进行比较,寻找瓶颈机器,以保证各机器之间的负荷平衡。为了克服传统遗传算法早熟和收敛慢的缺点,设计多种变异操作,增加种群多样性。为了更好保留每代中的优良解,设计了基于海明距离的精英解保留策略。运用提出的算法求解基准测试问题,验证了算法的可行性和有效性。