网格工作流的动态贪心调度算法

有向无环图描述的工作流时间费用优化问题是计算网格中的基本难题之一。针对该问题提出一种网格工作流的动态贪心调度算法(DGS-GW)。按用户提交的截止时间和偏好因子建立数学模型,利用DGS-GW求解该模型的次优解。实验结果证明了该算法的有效性。     

成本限制下的网格工作流任务调度算法

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,考虑到网格环境中存在多个性能相同的网格资源,但其成本和有效度各不相同将会对工作流任务调度产生影响。该文针对DAG类型网格工作流任务调度,提出了一种LC（Limitation Cost）算法,在一定的成本限制下,选择有效度较高的资源,从而提高了资源的利用率,减小了任务调度的失败率。仿真实验结果验证了算法的有效性。     

基于多维QoS约束的网格任务调度算法

针对现有网格任务调度算法存在的问题,提出一种基于多维服务质量(QoS)约束的算法,综合考虑2种造成任务停滞的原因,从多维QoS参数匹配最优出发,利用过滤值进一步提高网格系统的利用率,减少任务的完成时间,降低任务的失效率,从而更好地满足用户的QoS需求。仿真实验结果表明,该算法符合网格的复杂环境,且是有效的。     

资源灰预测的反馈任务调度算法

为了达到网格环境下任务调度时的负载平衡,针对此环境下的资源的自治性、异构性和分布性等特性,利用改进的灰预测模型GM(1,1)预测方法,设计了资源实时预测模型,可在较小的开销下取得满意的负载平衡。基于该模型的资源灰预测反馈任务调度算法RGP-FB是把资源预测融入到网格环境下的任务调度策略中,从而使系统调度的综合效率提高。仿真实验证明了该算法的合理性和有效性。     

基于贪心策略的网格工作流费用优化算法*

针对有向无环图描述的截止期约束下的网格工作流费用优化问题,提出了基于贪心策略的网格工作流费用优化算法GSA-GW(greedy scheduling algorithm for grid workflow)和IGSA-GW(improved GSA-GW)。算法首先在当前分配下将截止期转换为各任务的全局时间浮差,各任务再在全局时间浮差的限制下按照两种贪心策略选择备选资源替换原有分配。实验结果证明,两算法能较好地优化工作流费用,提高工作流调度效率。