网格计算中任务调度算法的仿真研究

研究网格计算中任务调度优化问题,由于网格环境具有动态性、异构性等特点,对高效调试资源效率有影响,导致传统网格任务调度算法收敛速度慢、局部最优等缺陷,使网格任务调度效率低.为了提高网格任务调度效率,提出一种基于粒子群算法的任务调度模型.模型根据任务调度原理和粒子群算法特点,建立了网格任务调度的元任务模型和性能指标的数学模型,然后采用粒子群算法对该模型进行求解,提高资源利用率和任务执行效率.仿真结果表明,根据粒子群算法的任务调度策略,提高了任务调度的速度和效率,很好的解决网格任务调度中存在的难题.     

基于树型Petri网的网格资源调度模型

讨论树型网格环境下独立任务的调度问题,把网格资源计算能力和网络通信速度的异构资源调度问题转化为线性规划问题。提出网格资源调度的树型Petri网模型,基于速度优先的启发式资源调度算法对树型Petri网模型进行性能分析,验证了树型Petri网的单口模式传输特点。     

一种快速网格任务调度策略

网格任务调度目标有很多,如用户要求任务轮转时间短、花费代价小,而资源提供者希望资源利用率高等,这些目标相互冲突,因此网格任务调度不仅是一个NP难问题,而且是一个多目标优化问题.本文根据网格环境下任务的时间相关性特点,对传统蚁群算法进行了改进,提出了一种快速网格任务调度算法.该算法不仅解决了网格调度中多目标优化问题,而且依据任务调度历史信息生成蚁群算法的初始信息素分布,提高了蚁群算法的求解速度.     

一种基于遗传算法的网格任务调度算法

任务调度算法是网格计算研究的一个重要方向,已被证明是一个NP完全问题.提出了一种新的网格任务调度算法.该算法基于遗传算法,为加快算法的收敛速度,在生成初始种群时优先分配关键路径上的任务;由于资源间存在着通信延迟,引入任务复制方法,并结合遗传操作控制任务复制的深度,可以减少任务之间的通信开销,缩短整个调度的完成时间;最后进行优化操作,减少冗余的任务复制.模拟实验结果表明,该算法在收敛速度和调度完成时间均优于普通遗传算法.     

渲染网格调度策略研究

针对渲染网格的特点提出了渲染网格的二个调度模型.模型一提出了在局部资源的计算结点内,采用基于用户优先级的CPU频度轮转调度方案,达到提高系统吞吐率的目的.模型二提出了适合市场机制的渲染网格调度模型,并给出了竞标的报价算法.该算法在公共网格开放软件Globus Toolkit4.0上实现,符合国际标准WSRF规范.实验结果表明本调度策略在处理渲染网格任务时性能得到了很好的体现.     

基于微粒群算法的网格工作流优化调度问题的研究

网格工作流中的调度问题是一个复杂且具有挑战性的问题,它影响着网格工作流执行成功与否及效率的高低.针对具有时序和因果约束关系的网格工作流优化调度问题进行了研究,建立了网格工作流的任务调度模型和调度问题的目标模型,并应用微粒群算法来优化网格工作流中任务的调度.实验结果证明该算法优于传统的调度算法.     

结合网格分割和边折叠的网格简化算法

传统网格简化算法简化效率较低,且在大幅度简化时难以保持网格模型的外形特征。为此,提出一种结合网格分割和边折叠的网格简化算法。采用分水岭算法对网格模型进行分割,以提高网格模型的简化效率。在Garland算法折叠代价函数的基础上,加入三角形形状和相邻曲面弯曲程度的相关因子,从而更好地保持网格模型的外形特征。实验结果表明,该算法在网格模型的简化速度和外形特征保持方面性能较好。     

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。     

网格资源超图划分聚类任务调度

网格计算是当前一个活跃的研究领域,其中任务调度是实现网格计算目标的一个重要部分.为获得良好的网格任务调度性能,提出了一种基于资源超图划分聚类的网格任务调度算法RHPC.该算法根据网格环境下资源数量庞大、异构、多样的特点,在构建的网格资源超图模型基础上,预先对资源进行性能划分聚类,将任务与聚类资源相匹配并实施调度.模拟实验结果证明算法缩短了任务资源相匹配的时间,提高了任务调度的性能,是一种有效的网格任务调度算法.     

一种快速的网格任务调度算法的设计

网格任务的执行环境具有动态性、分布性等特征,为了能顺利完成任务并使其具有较好的执行效率,需要一种有效的策略来进行任务的调度.结合信息处理的特点,提出一种快速有效的网格任务调度算法.该算法采用历史信息预测任务的执行时间,根据任务的截止时间要求对子任务进行合理分组.最后,给出了该算法在网格模拟器上的测试结果,并与一些算法进行了比较.结果表明,本算法对大作业以及截止期限紧急的作业具有较好的调度效果.     

一种基于DAG图划分的网格关联任务调度算法

网格计算中的大型应用程序往往被分解为多个关联任务.对于这类应用,任务间的依赖是一个不可忽略的因素.传统算法只能将其视为元任务来考虑,限制了对任务粒度的进一步划分,从而大大降低了任务调度的性能.本文提出一种基于DAG图划分的关联任务调度算法.它优先调度关键路径上的任务,同时利用任务复制的方法充分利用资源上的时间碎片,保证依赖关系及时得到满足.仿真结果表明,对于网格环境下的大规模关联任务,该算法有效地提高了作业执行速度和资源使用效率.     

基于网格资源超图模型的可信任务调度

网格任务调度是当前重要的研究领域。网格环境具有动态性、异构性等特点,网格资源的处理性能和稳定性都是影响到任务调度顺利完成的重要因素。为了获得更小的任务完成时间,该文根据网格环境的特点,建立了网格资源超图模型,在该模型基础上对资源按性能进行聚类,并提出一种可信任务调度算法GRHTS。模拟实验结果表明,该基于网格资源超图模型的可信任务调度算法优于同类算法,是一种有效的网格任务调度算法。     

基于任务-资源分配图优化选取的网格依赖任务调度

任务调度是网格应用系统获得高性能的关键.网格计算中一个大型的应用程序往往被分解为具有依赖关系的多个任务.在资源个体差异较大、广域互连的网格环境下任务间的依赖关系对传统的调度策略提出了新的挑战.任务调度的主要工作是为任务分配资源以及确定任务的执行次序,将依赖任务的可能的资源分配方案表示为任务-资源分配图（T-RAG）,在该图的基础上提出了基于T-RAG优化选取的依赖任务调度模型,将依赖任务调度问题转化为图的优化选取问题,解析最优任务-资源分配图可以同时确定资源分配方案和任务的执行次序即为最优调度方案.最后,实现了基于该模型的任务调度算法,该算法与ILHA算法的对比分析表明,在资源差异较大及任务间存在大量数据传输的情况下所提出的算法更优.     

面向可靠性一费用优化的网格任务调度模型及算法研究

网格资源的异构性、动态性等特征使得网格任务调度仍面临着诸多问题。针对传统可靠性评佑模型仅考虑 资源失效的问题,在考虑本地任务会抢占网格任务执行资源的情况下,引入任务执行延期失效,从而建立了一种新的 网格资源可靠性评估模型。该模型使用随机服务系统理论建模网格资源的动态负载压力,给出了任务在资源上的执 行可靠性的计算方法及证明。基于建立的网格资源可靠性模型,建立了面向可靠性和费用的多目标任务优化调度模 型,以获得最大化任务执行可靠性、最小化任务执行费用的任务调度策略。针对该NP问题,采用化学反应优化算法 对该优化问题进行求解,并给出了算法4种操作的具体实施方法。仿真实验表明,所提出的可靠性评估模型更符合真 实的网格系统,与遗传算法、粒子群算法相比,化学反应优化算法能更好地解决可靠性一费用双目标优化的网格任务调 度问题。     

一种完全分布的网格任务调度算法

目前国内外网格项目采用集中的网格资源管理和发现机制,在网格中有明确的信息中心,随着网格规模的不断扩大,维护和管理网格信息中心的开销过大,从而影响提高网格性能和成为扩大网格规模的瓶颈。论文提出了一种完全分布的网格资源管理模型,即在网格中没有任何全局的资源信息,同时提出了与此资源模型相适应的基于任务压力的网格任务调度算法。模拟试验表明该资源模型和任务调度算法在不知道整个网格资源处于何种状况的情况下,能够将任务调度到网格的每一个角落,同时具有较好的负载平衡。     

基于OGSA网格的分层式网格任务调度器设计

文章根据网格任务调度的需求、网格任务调度的特点,在充分分析一般网格任务调度的过程等的基础上,另外考虑到了网格计算环境的一些特点,比如虚拟化、分层次及自治的本质特征,以及在工作流任务协同需求下网格任务的资源依赖、粗粒度、重复执行等特性的前提下,改进设计了一种网格工作流任务主从式分层调度模型,并给出了调度策略和调度算法实现。该调度器模型在实际的网格工作流任务协同系统中得到了较好的应用效果。     

具有模糊多目标的网格任务调度算法

在异构的网格计算平台上,网格中有用户、资源管理员、组织管理者等实体,这些实体对网格的管理、使用、维护、安全性、可靠性等目标都提出了要求,并且这些目标有时是不可量化的。针对具有模糊多目标网格计算的任务调度问题,提出模糊多目标网格任务调度模型,使用模糊化等式对多目标进行模糊处理,给出求解该模型的模糊化定理,并对该定理进行证明。利用差分优化算法无需目标函数连续可微的特点,提出使用模糊差分优化算法完成模糊多目标的网格任务调度。实验结果表明,模糊差分优化算法较现有算法在执行时间上处于劣势,但在可靠性、安全性和丢失任务数三个指标上要优于现有算法。     

基于模糊聚类思想的网格独立任务调度算法

任务调度是网格研究的核心问题之一,在研究网格任务调度问题的基础上,利用模糊聚类思想提出将网格任务与资源进行混合模糊聚类的网格独立任务调度算法,该算法将最适合的资源分配给与之相适应的任务,即尽量将任务调度到恰好满足其需求的资源上执行,从而把综合能力大大超过当前任务的资源“预留”给将来的任务使用,算法具有良好的性能和负载均衡效果,为网格任务调度提供一种新的思路。     

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。     

可信禁忌粒子群优化网格任务调度算法

网格任务调度是典型的NP（Non-Polynomial）难题,基于粒子群优化智能算法,提出一种新的任务调度算法,目标是使所有任务整体完成时间最小。算法首先随机产生一群粒子,然后对粒子的位置和速度不断迭代,获得可以接受的任务调度方案,并从中选择一组信任度最高的作为较优解,再利用禁忌搜索算法由较优解获得最优解。仿真实验结果表明,与遗传算法相比更适合于求解规模较大的网格任务调度问题。