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网格任务调度是采用适当的调度策略把应用程序分配到异构的计算节点上进行高效的执行并返回正确结果的过程。本文研究了经典网格任务调度模型,分析了各自的优缺点,并提出了一种包含有树形全局调度模型和局部调度模型的两层结构模型,此树形全局调度模型通过负载从根节点自上而下的迁移,能够很好地实现网格系统的负载平衡。通过二叉树的节点删除算法能够很好地解决模型中节点的失效问题,因此具有很好的安全性和可靠性。 相似文献
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基于改进微粒群算法的网格任务调度方法 总被引：1，自引：0，他引：1
任务调度是网格计算环境中影响性能的重要因素。提出了一种新的任务调度方法,该方法先对任务执行时间进行预测,然后运用改进微粒群算法进行任务调度,达到最小化任务执行时间的要求,最终实现网格资源的优化分配。通过仿真试验对算法的有效性和性能进行了验证,并比较了与遗传算法调度方案之间的性能差异。 相似文献
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由于资源具有广域分布、异构、动态等特性,计算网格环境下的调度就成了一个非常复杂且具有挑战性的问题.本文针对计算网格环境特点,探索性地提出了计算网格环境下一种基于代理的调度模型,详细分析了该模型下的任务流程,并对调度涉及主要问题进行了初步讨论. 相似文献
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现有网格环境中,在线调度策略主要着眼于资源的分配管理,往往以满足用户的各种资源请求为目的,而对于服务方关注不够。为增大服务方的收益,鼓励节点主动提供服务贡献资源,本文提出网格计算市场中基于成本计算的任务调度策略,根据用户提交任务的相关信息,计算接受任务的沉没成本和机会成本以决定是否接受任务,使得资源提供者和资源请求者都实现自身的经济目标,促使市场向健康稳定的方向发展。实验数据表明,该调度策略降低了服务方的成本,提高了服务方的收益,可以更有效的促使节点主动贡献自己的资源。 相似文献
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随着网格计算技术的蓬勃发展，关于网格资源管理和调度的研究日渐重要。本文介绍了网格体系的特征，结构，阐述了网格资源管理的重要性，从不同侧面介绍了几种资源管理模型。并分析了目前流行的网格资源调度模型。 相似文献
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资源调度是当前云计算研究的热点,但是云计算中的虚拟节点的资源调度存在效率低,稳定性低的问题。针对这种情况,本文首先建立云计算环境下的资源调度模型,在模型中引入了优化后的蝙蝠算法,优化中引入混沌算法中的立方映射函数,对蝙蝠的个体进行混沌优化,同时缩小了搜索空间,加快了收敛速度。通过在Cloudsim平台上仿真实验表明,该算法在性能上、资源调度效率和任务调度方面都有很大改进,有效提高了云计算系统的资源调度能力。 相似文献
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对基于服务质量(Quality of Service-Qos)的信息网格资源调度及其形式化建模与分析进行了研究.给出了基于Qos的信息网格环境下资源调度的框架,为信息网格资源调度构造了有色时延Petri网模型.利用可达调度图,分析了调度系统的时间、成本等一些重要特性. 相似文献
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提出一种引入QoS开销适应度运算的云计算任务权衡调度算法,首先进行了支持多QoS因素任务调度问题描述与网格拓扑结构构建,进行云计算任务权衡调度对多用户QoS偏好的影响力数学度量,通过多QoS开销适应度运算的引入,根据计算资源的成本和数据传输时间,来确定分配任务的位置。为了适应云存储中的多QoS偏好,重新定义PSO的适应度函数,实现任务权衡调度算法的改进。通过仿真实验研究得出,采用该算法对云计算任务节点的聚类准确性较高,进行任务调度中的实时性好。通过多QoS偏好分析,引入QoS开销适应度运算,用户满意率有明显上升,适应度函数随不同类别任务变化,有效地反映不同类型任务的QoS偏好。展示了较好的云计算任务权衡调度性能。 相似文献
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网格任务调度的目标是在最短的时间内将任务进行合理分配并实现负载均衡,最终得到实现全局的最优化调度方案.本文提出了一种兼顾任务之间的依赖关系和负载均衡的网格任务实时调度算法.首先,将网格分成若干个簇,每个簇由PC机、任务调度模块、任务控制器、数据集控制器以及数据存储器组成.簇负责接收用户提交的任务,将这些任务存放在本地任务队列中.通过对任务依赖关系的分析,将任务分配给网格的簇,并根据任务的截止期和依赖关系计算任务优先级,优先调度优先级高的任务.仿真实验表明,在Makespan和花费方面,本文算法都优于传统的Min-Min算法. 相似文献
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资源负载均衡是提高云计算资源调度效率的重要因素,为提高云计算中任务调度的效率,减少执行时间,针对传统的资源均衡算法在没有考虑到云计算环境下的资源节点安全性因素,复杂度高,效果不好的问题,提出一种引入安全性函数分形维特征重组的资源均衡算法。建立任务调度策略及资源均衡模型,构造任务调度所需要时间、费用、可靠性等方面的因素进行特征描述,对负载资源信息流的分形维信息特征提取,通过分层化状态重组,实现对资源负载的均衡处理,得到负载目标函数,提高任务处理效率。实验结果表明,该算法进行Cloud Sim平台下的负载云计算任务调度和负载资源均衡,能有效节省任务执行时间,降低计算开销,执行效率优越于其它算法。 相似文献
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对嵌入式Linux系统进程中的任务调度算法设计是保证操作系统稳定和高效运行的核心要素。传统的嵌入式Linux系统任务调度算法采用分簇能耗调度的PSO遗传进化算法,当任务复制和区间插入失衡时,调度效果不好。提出一种基于可变精度衰减调制的Linux嵌入式任务调度算法,首先进行Linux嵌入式任务调度平台总体设计,进行任务信息流模型构建,将嵌入式系统客户端将创建好的任务流提交给服务器,结合任务流集合中各任务流的优先级属性和提交时间,进行变精度衰减调制,得到Linux嵌入式分簇任务调度模型。实验结果表明,该算法无论是单个任务流还是在多任务流调度运行环境下,改进算法的任务调度耗时较少,通过可变精度衰减调制,保证了多任务流中的任务能够按照流程优先级属性以及提交的先后次序进行合理的分配,有效提高了Linux嵌入式系统的运行效率。 相似文献
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分析了以往经典的多核SoC任务调度算法的基本原理和性能,并以负载平衡为目的,对多核SoC的任务调度算法进行优化。该算法在流水线调度算法的基础上,引入制导的自调度（GSS）方法,应用于多核SoC的任务调度。通过实验证明该调度策略在系统资源、开销等方面均有较好分配,减少了任务延时,系统的性能有了显著提高,达到负载平衡的目的。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
传统方法使用量子群遗传进化方法进行云存储系统任务调度的执行开销建模,在数据汇聚和协议传输中没有考虑量子态的相干性和感知节点的方向性,不能全局搜索最优量子位,执行开销不能实现最小化。提出一种基于量子群聚类的云存储调度最小执行开销建模算法,首先进行量子群聚类进化策略和云存储系统任务调度模型总体设计,设计基于量子群聚类的云存储系统任务调度分配协议,进行有效的资源调度设计,整合云计算中心资源,提高资源利用率,减少任务执行时间。仿真结果得出,该算法能使云存储系统任务调度执行开销与任务规模的匹配性能最佳,性能优于传统算法,在云存储信息管理系统等领域具有较好的应用价值。 相似文献
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本文在课程表问题分析的基础上,建立了课程表的空间数学模型,并据此模型推出排课算法,建立了排课系统的E-R图,描述了采用软件实现排课的计算过程。 相似文献
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排课调度系统是师范大学继续教育学院对中小学教师继续教育教学管理的重要组成部分,在明确系统需求分析的基础上,对教学管理中最重要的排课环节所使用的排课组件提出了基于Ajax技术的设计和实现方案,增强了排课过程的实时响应性,提高了排课效率。 相似文献
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云平台多处理器的任务调度是解决庞大用户群中庞大任务量和数据量的关键,云平台中任务调度的计算性能影响整个系统的运行效率。提出一种基于任务信息流特征尺度谱分析的开销折减算法,采用可分解特征下的云平台任务同步开销折减算法,通过构建复杂通道下多处理器运行环境下的云平台任务调度整合基础模型,进行任务节点信息表征,使用GSM、TD-SCDMA、TD-LTE和WLAN,实现多处理器和多通道任务调度,计算各任务匹配资源的效率,得到资源相似度,基于任务信息流特征尺度谱分析方法计算每个任务的特征尺度,得到尺度优化的开销折减目标函数。仿真结果表明,采用该算法进行任务调度,具有较高的执行效率,CPU利用率高,网络开销折减幅度较高,提高了数据通信效率。 相似文献