基于网格计算池模型的作业调度策略研究

在现阶段,网格的计算池模型是一种较实用的网格实现方式,其资源的查找和分配机制也相对简单。文章根据计算池模型的特点,参照织女星网格的体系结构,将基于最短路由转发的资源发现机制与任务调度算法相结合,提出了一种新的网格任务调度策略,并给出了简化模型清晰地描述了任务在此策略下全部的执行过程。     

网格计算中任务调度研究综述

阐述了网格计算领域任务调度的特点和目标;综述了现有的任务调度技术和算法,包括启发性智能任务调度,基于Agent的任务调度,基于Petri网的任务调度,基于成本的任务调度等算法,以及任务调度的负载均衡问题,最后给出任务调度的研究展望。     

网络集群计算系统中的并行任务调度

基于多处理机并行任务调度模型,探讨网络集群计算系统中的并行任务调度问题,首先证明了一般网络集群计算系统中调度算法的可近似性难度,然后提出了三种不同的启发式算法：最大长度优先调度算法、最大宽度优先调度算法和最大面积优先调度算法;然后根据大量的模拟实验对这些算法以及文献中已提出的调度算法进行了比较分析,结果表明该文的启发式算法比文献中的算法在性能上效果更好。     

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.     

在无中心式作业调度中的动态网格负载平衡实现

提出一个新颖的递归算法,用于实现动态的网格负载平衡。实验仿真了松耦合无中心式调度框架,基于传统并行系统的workload模型构建了网格workload模型,保守式装填法用作各结点上的本地调度策略。结果表明,在实现网格负载平衡上,这里的递归算法比静态调度方法更有效。     

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。     

网格计算资源调度算法研究

如何将网格这个复杂环境中的资源进行有效调度，是一个NP问题。并行遗传算法被证明是解决这类问题的有效算法，同时并行遗传算法有“早熟”和慢速收敛等缺点。为了克服其缺点，该文引进蚁群算法思想，将两个算法结合起来，充分发挥各自的优势，该算法能更有效地解决网格计算资源分配的问题。     

具有模糊处理时间的网格任务调度免疫算法

目前,网格计算作为一种新的计算范式正在兴起。任务调度是其中的一个重要研究领域。该文以AIS的克隆选择算法为基础,给出了基于人工免疫系统的网格任务调度算法。首先,对网格任务调度问题进行模糊化,并给出了形式化描述,随后用结构化的语言对算法进行了说明,最后通过仿真实验对算法的有效性以及算法参数对性能的影响进行了验证。     

一种基于预测的反馈网格作业调度模型*

网格计算中的资源是动态和异构的,常规的静态作业调度方法不适宜网格计算环境,对于网格计算中一类并行计算的有效执行有赖于网格资源（CPU和网络带宽等）与作业的有效匹配。提出了一种基于资源预测结果对作业进行调度的策略,首先阐述了网格主机负载预测的研究成果——IAR模型,并提出了一种预测网络带宽的工具——网络性能平面,利用资源预测结果构造了一种反馈作业调度模型并对一类基于时间平衡的作业进行实验。结果表明,该模型在与其他诸多方法比较中,取得了执行时间较短和稳定性较好的效果。     

一种自适应的动态网格任务调度算法

GRACE网格资源框架是一个分布式、可计算的经济学体系框架,针对框架中分配网格资源问题,引入近视算法,提出了一种自适应的动态网格任务调度算法。该算法通过在调度过程中动态监测系统的负载平衡度,自适应地选择任务调度策略。经模拟试验证明,该调度算法提高了任务的调度成功率。     

容错计算网格作业调度模型的研究

网格技术的发展对网格系统的效率和服务质量提出了更高要求．在综合研究目前网格作业调度环境的基础上,提出一种容错计算网格作业调度的随机Petri网模型,并给出了网格作业分派策略和计算站点内的作业选择策略,以及容错计算网格的性能评价指标．仿真实验对容错计算网格的性能进行有效的分析,反映故障对网格中不同类别作业的影响．     

基于多Agent协商的柔性车间调度系统

针对柔性作业车间调度的特点,提出了一种基于多agent协商的柔性作业车间调度系统。系统由工件agent,机器agent和工序agent组成。Agent之间通过相互发送消息和响应消息进行交互,并且通过消息相应函数按照各agent局部的信息、同时兼顾系统的性能进行决策。工件agent通过招标的方式,选择合适的机器完成加工任务,机器agent通过竞争来获得工件的加工权。最后用Java语言在Eclipse平台上进行程序设计,对柔性作业车间调度的平均滞后问题进行仿真实验,并与传统的分派规则比较,结果显示所提方法的优越性。     

QoS约束下基于双向分层的网格工作流调度算法

为使网格工作流的执行满足用户QoS要求,应用有向无环图描述工作流,并分析其中的关键活动,把用户对工作流的整体QoS约束分割为对单个任务的QoS约束.以此为基础,提出了一种基于双向分层的网格工作流调度算法Q-TWS.该算法通过对工作流正向分层和逆向分层,可以方便并准确找到任务之间的并行关系.Q-TWS可最大程度放松对任务执行时间的约束,在增加调度灵活性的同时又满足用户的QoS要求.实验表明,Q-TWS算法与TL算法相比,在同样的截止时间约束下,工作流执行时间较短,且工作流执行费用较小.     

基于性能量化矩阵的计算网格作业调度算法研究

提升计算网格系统运行效率的关键在于作业调度算法,如何综合各种因素使得调度策略更为全面是一个有挑战性的问题.通过建立网格资源性能量化矩阵,构建了一个作业调度模型,并基于此模型给出了一个具体的作业调度算法.通过性能分析和实验仿真,该算法在运行时间、占用资源等方面都有较大的改善,能较好地适应网格系统的动态性和可扩展性特点,提高了作业调度效率.     

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。     

基于遗传算法的自适应网格任务调度方法

文章提出了一种以资源代理为基础的任务调度方法—GMBSA,该方法先对任务执行时间进行预测,然后运用遗传算法结合多队列Backfilling方法进行任务调度,达到最小化任务执行时间(MinimumExecutionTime)的要求,最终实现网格资源的优化分配。试验中采用Simgrid任务调度模拟器对GMBSA的性能进行了测试,并比较了轻重负载情况下GMBSA,多队列Backfilling和FCFS三种调度方案的性能差异。     

网格计算中一种改进的工作流调度算法

网格计算中如何有效地实现工作流的调度问题是目前的研究热点。文中综合考虑了资源节点的动态负载和服务能力,提出了一种改进的调度算法（AWSA）。该算法首先对任务的优先级进行降序排列,然后依次为它们选择具有最大截止时间约束的服务站点作为其候选资源,最后,依据资源站点的任务分配情况和负载变化趋势,白适应地实现从任务资源请求到站点的映射。仿真实验结果表明,文中方法是有效的,在作业拒绝率和作业调度长度方面,AWSA的性能要优于已有的方法。     

网格环境下基于信任模型的动态级调度

网格用户、资源和服务的不确定性潜在地影响网格应用任务的正常执行,这样使得设计既能减小应用任务执行时间又能减小欺骗可能性的调度算法十分困难．参考社会学的人际关系信任模型,建立网格节点信任推荐机制,并利用D-S理论对推荐证据进行综合分析,从而定义出基于不确定性推理理论的信任度计算函数．将该函数并入DLS算法得到“可信”动态级调度算法(TDLS),从而在计算调度级别时考虑网格节点的可信程度．仿真结果证实,提出的TDLS算法以小的时间花费为代价,能有效提高任务在信任方面的服务质量需求．     

网格环境下数据库系统的整合研究

分析了在网格情况下数据库系统所面临的新情况,着重分析了单点访问源和多点访问源两种主要的数据库访问模式。阐述了中科院数据网格项目中数据库统一访问的体系结构,及其主要部件的功能实现。最后对项目经验进行了总结。     

网格互联组网的一种结构模式研究

网格计算是一个热门的研究分支,它以借助网络互联的方式,把分散在不同地理位置中的电脑计算能力整合起来,构成蕴含超常计算能力的巨大虚拟超级计算机。研究了网格计算中网格互联的结构以及性能的相关问题,着重讨论了网格互联中协议的特性和资源共享等问题,同时对网格系统的分布式计算和平行计算的特性、协同性、智能性等也进行了论述。