具有优先关系的累积调度问题的约束传播算法

约束传播是约束规划成功应用的关键技术之一. 针对累积调度问题提出一种结合工作间优先关系和工作最早开始/最晚完成时间约束的约束传播算法, 给出了算法的理论依据. 引用资源受限项目调度问题库PSPLIB中的典型问题对算法进行了测试, 结果表明: 针对测试问题新的约束传播算法在总体约减效果上优于现有约束传播算法, 新算法与基于能量推理的约束传播算法可以互补, 两者结合推理效果更好.     

基于优先规则的空间资源约束项目调度算法

任务组占用空间资源项目调度问题需满足组内任务的序关系和人力、设备等常规资源约束,以及空间资源这一特殊资源的约束,同时任务组之间也需满足上述约束,使得该调度问题异常复杂。以船舶建造分段制造问题为背景,建立任务组占用空间资源受限的项目调度问题数学模型,基于并行调度生成方案提出基于优先规则的启发式调度算法,实现对该调度问题的综合求解。实例测试结果表明了该算法的正解性和有效性。     

多QoS约束网格作业调度问题的多目标演化算法

针对网格计算中的多QoS约束网格作业调度问题,以独立作业为研究对象,将其规约为多目标组合最优化问题．通过深入剖析多目标最优化理论及其演化算法,结合网格作业调度自然特征,提出了一种解决多QoS约束网格作业调度问题的多目标演化算法．该算法求解多个QoS维度效用函数指标的非劣解集,尝试解决多管理域间网格用户、资源管理者等网格实体的多目标协同问题．仿真结果表明,在时间维度、可靠性维度、安全性维度QoS效用值等用户级QoS指标,以及丢弃作业数等系统级指标方面该算法与QoS-Min-min和QoS-Sufferage等同类算法相比具有较好的综合性能．     

有预算和截止期约束的网格作业调度算法

在商业网格计算环境中,作业有预算和截止期限制。如何向消费者提供有质量保障的服务,同时考虑服务提供者的利益,是一个关键问题。现有的作业调度算法只从消费者的角度出发对作业完成的时间和成本进行优化。同时从消费者和服务者的角度,利用作业的属性定义了作业的价值密度,在此基础上提出了高价值密度优先的网格作业调度算法HVDF。仿真结果表明,HVDF算法在实现价值率和按时完成作业数两个性能指标上优于现有算法。     

网格资源调度研究

在介绍网格资源管理的基础上,针对网格中的资源调度问题,分析和总结常见的三类资源调度策略;并结合应用任务的类型分析了面向应用的资源调度策略,探讨网格对不同类型任务的调度支持,着重分析协作型任务的调度问题。将协作型任务通过BPEL4WS规范描述后,分解为多个可以并发或串行执行的子任务,然后进行调度。基于此,提出了一个新的协作型任务调度方法。     

基于层次化的网格资源三层调度模型

在分析现有的资源调度方案及模型的基础上,提出了基于层次化的网格资源三层调度模型．它由主调度器、次级调度器和计算节点组成。主调度器根据任务的性质和需求,并参考下层次级调度器的执行情况,将部分任务分发到各次级调度器上,实现了主调度器与次级调度器之间的并行工作。基于该模型提出轮循任务分发策略。通过分析和模拟．该资源调度模型及任务分发策略在调度性能上明显优于集中式调度方案。     

网络并行计算系统中基于多处理机任务的资源调度模型

简要描述了网络并行计算系统中任务调度问题和经典的多处理机任务调度研究现状,并将两者结合到一起建立网络并行计算系统中的新型调度模型,较详细地论述了多处理机任务的定义,然后还讨论了该模型求解的近似调度策略及其近似优化问题,给出了其特例Pm｜fix｜Cmax问题的最优调度的时间跨度下界。     

基于层次化的网格资源三层调度模型

在分析现有的资源调度方案及模型的基础上,提出了基于层次化的网格资源三层调度模型,它由主调度器、次级调度器和计算节点组成.主凋度器根据任务的性质和需求,并参考下层次级调度器的执行情况,将部分任务分发到各次级调度器上,实现了主调度器与次级调度器之间的并行工作.基于该模型提出轮循任务分发策略.通过分析和模拟,该资源调度模型及任务分发策略在调度性能上明显优于集中式调度方案.     

网格计算中费用约束的最优时间调度算法

在网格资源处理速度和资源价格异构的网格环境下,讨论基于用户费用约束的最优时间调度问题,提出一种相应的调度算法,将该任务调度问题转化为线性规划问题,采用单纯形算法获得近似最优解,从而获得费用约束下资源的最优执行时间以及该任务的最小完成时间。仿真结果表明,该算法的性能优于其他同类算法。     

具有相关任务多组作业的均衡——压缩并行调度算法

讨论了在分布式系统中多组作业的并行调度问题，提出了一种描述作业推进速度的指标——调度效率和一个新的并行调度算法（BCPSA）。以调度效率作为调度的依据，通过追求多组作业的均衡推进，来达到有效利用处理机时间的目的。同时利用静态压缩算法，来进一步压缩调度长度，提高处理机的利用率。实验表明该算法具有较短的调度长度和较高的处理机利用率。     

任意处理时间的多处理机任务调度近似算法

研究多处理机任务调度模型P_mfixC_max,即在m个处理机系统中调度n个多处理机任务,每个任务指派到所需一组处理机上不可剥夺地执行。该问题应用广泛但早已证明为NP难问题,而且也不存在常数近似算法。在E.Bampis等人提出的Split-Round技术基础上,提出了该问题的一个改进的多项式时间近似算法,并从理论上证明了该算法在最坏情况下的近似比为2(2m)^-2,优于E.Bampis等人给出的3m^-2的结果。     

一种应用于网格计算环境的任务调度模式*

提出了一种新的网格任务调度模式,针对网格计算资源有组织、松耦合、自治等特性,建立基于多层次虚拟组织形式的计算资源模型;根据网格环境中应用任务粗粒度、特定资源依赖等特点,建立了网格任务的描述模型;提出并实现了相应的子任务生成算法、任务初始调度算法及自动调整算法。设计实现了能够支持仿真及实际网格计算环境可扩展网格任务调度器,通过理论分析和仿真实验对算法的正确性、效果和效率进行了评价。     

基于Min-Min遗传算法的网格任务调度方法

针对网格环境异构、分布等特点,在现有的任务调度算法的基础上,结合Min-Min算法和遗传算法的优点,提出了一种基于Min-Min遗传算法的任务调度方法。仿真实验表明：在网格环境下,该算法具有合理性和高效性。     

自适应邻域的多目标网格任务调度算法研究

针对网格计算中的多目标网格任务调度问题,提出了一种基于自适应邻域的多目标网格任务调度算法。该算法通过求解多个网格任务调度目标函数的非劣解集,采用自适应邻域的方法来保持网格任务调度多目标解集的分布性,尝试解决网格任务调度中多目标协同优化问题。实验结果证明,该算法能够有效地平衡时间维度和费用维度目标,提高了资源的利用率和任务的执行效率,与Min-min和Max-min算法相比具有较好的性能。     

网格环境中一种改进的蚁群任务调度算法*

针对在蚁群算法中初始参数设置对算法收敛性能的影响较大,提出了一种新的改进蚁群算法NACA(new ant colony algorithm),针对蚁群算法中的四个关键参数随机编码,得到初始的染色体,从而获得一组较优解;再利用遗传算法的优点对上一步的结果单点顺序交叉、对换变异、选择操作以产生更好的解;然后以这组数据为蚁群算法下一次的工作备选值,并进行最大次数的循环迭代直至停止,即求得参数组合的近似最优解。将它应用于网格系统任务调度中,系统的性能得到了明显的改善。仿真模拟结果表明,所提出的算法具有更短的调度长度和更宽的适应性,当任务已知时,执行时间约缩短了21.7%,且负载变化时对网格中各处理器资源的影响大大减小。     

网格环境下改进的独立任务调度遗传算法

针对网格环境下独立任务的调度问题,提出了一种新的混合遗传算法,通过调整算法结构,来增加染色体的多样性,通过加入针对特定问题的调整操作,来有效地提高算法的局部搜索能力,使遗传算法兼具全局和局部搜索能力,防止早熟收敛。仿真实验表明,跟其他算法相比,提出的算法取得了很好的调度长度,并且收敛速度也很快。     

Lower bound algorithms for multiprocessor task scheduling with ready times

In this paper, we deal with multiprocessor task scheduling with ready times and prespecified processor allocation. We consider an on‐line scenario where tasks arrive over time, and, at any point in time, the scheduler only has knowledge of the released tasks. An application of this problem arises in wavelength division multiplexing broadcasting where the main future will be in the so‐called one‐to‐many transmission. We propose algorithms to find lower bounds of the minimum makespan, and present experiments on various scenarios.     

一种用于网格任务调度的退火进化算法*

针对网格环境下具有约束关系的任务调度问题,基于有向无环图DAG（directed acyclic graph）设计了调度模型;提出了一种改进的退火进化算法,对任务的执行次序和资源的具体分配分离编码,给出适应度函数计算方法和算法步骤。最后将算法和传统的遗传算法比较,实验结果显示该算法能获得更好的调度结果。     

设备网格中的任务调度算法

基于设备网格环境中仪器设备的利用率和提交任务的QoS需求来考虑,结合任务调度算法Min-min,提出了一种设备网格中的Qos-Balance任务调度算法.该算法既保证了负载均衡性和又可满足提交任务的QoS需求.实验结果表明,该算法是一种可行的设备网格任务调度算法.最后介绍了算法实验的结果分析.     

满足偏序约束的在线调度

具备偏序关系的实时调度要求调度算法产生的执行序列既要满足任务的实时约束,又要满足任务间执行的偏序约束。基于并行拓扑排序,提出一种新的在线调度算法,该算法通过同时考察任务间执行的串行性和并行性来进行优先级设置,能够处理释放时间任意的任务集。给出该算法的原理和设计,并通过示例分析和比较对算法进行验证。