为了解决Min-Min调度算法中存在的负载不平衡问题,提高集群系统的负载均衡性,该文提出了一种基于Min-Min极限下压算法的负载模糊分类与局部重调度算法(Load fuzzy classification and local re-schedule algorithm,LFC-LRA)。引入模糊...为了解决Min-Min调度算法中存在的负载不平衡问题,提高集群系统的负载均衡性,该文提出了一种基于Min-Min极限下压算法的负载模糊分类与局部重调度算法(Load fuzzy classification and local re-schedule algorithm,LFC-LRA)。引入模糊分类的思想,根据各节点的负载大小,将节点分成三种类型:重负载、中负载和轻负载;对负载较重和较轻的节点进行重新调度,使用Min-Min极限下压算法压缩这些节点的任务完成时间,改善算法的负载失衡问题。实验结果表明:改进后的算法具有较好的负载均衡性,能有效地提高资源的利用率,降低系统的任务完成时间。展开更多
针对云计算环境下的高能耗问题,从系统节能的角度提出一种节能资源调度算法(energy-saving scheduling algorithm based on min-max,ESSAMM)。在Min-Max算法的基础上综合考虑了用户对于任务期望的完成时间和能量消耗两个因素,以节省任...针对云计算环境下的高能耗问题,从系统节能的角度提出一种节能资源调度算法(energy-saving scheduling algorithm based on min-max,ESSAMM)。在Min-Max算法的基础上综合考虑了用户对于任务期望的完成时间和能量消耗两个因素,以节省任务执行过程中产生的能量消耗,并提高用户的时间QoS满意度,实现负载均衡。将任务集合中各任务按照长度从小到大排序,并根据时间QoS为该集合中长度最大和最小的任务选出符合用户期望的物理资源;根据能量估算模型,计算出这两个任务在各物理机上的执行能耗;选择最小能耗对应的物理机来执行该任务;将这两个任务在任务集合中删除,并重复上述过程,直到任务集合为空。仿真结果表明,相比于Min-Max和Min-Min资源调度算法,该算法能够有效降低系统执行任务产生的总能耗,提高用户时间服务质量,并实现调度系统负载均衡。展开更多
研究了工件带到达时间的目标为极小最大完工时间(C_(max))的单机批调度问题,采用最大-最小蚂蚁系统(max-min ant system,MMAS)进行求解。针对问题带到达时间以及分批的特性,提出了两种候选列表(candidate list)构建批序列,有效地缩小了...研究了工件带到达时间的目标为极小最大完工时间(C_(max))的单机批调度问题,采用最大-最小蚂蚁系统(max-min ant system,MMAS)进行求解。针对问题带到达时间以及分批的特性,提出了两种候选列表(candidate list)构建批序列,有效地缩小了搜索空间的维度;考虑两种候选列表的工件对构造解具有不同的影响,针对不同的候选列表设计了相应的启发式信息.仿真实验部分从求解质量和时间性能两方面比较了本文提出的算法和标准的蚂蚁系统(ant system,AS)算法以及使用不同候选列表的MMAS算法.结果表明,本文的算法在质量和时间两方面均全面优于标准的AS算法,而提出的候选列表使得该算法在大幅度提高时间性能的同时,仍然能够取得近似最优解,从而在求解质量和时间性能两方面取得平衡.展开更多
针对数据网格环境下的多QoS约束任务调度问题,提出了一种基于最早完成时间与QoS相识度的数据网格任务调度算法(data grid task scheduling algorithm based on Min-min and QoS similarity,MS-GTSA)。该算法将最早完成时间与S-GTSA算法...针对数据网格环境下的多QoS约束任务调度问题,提出了一种基于最早完成时间与QoS相识度的数据网格任务调度算法(data grid task scheduling algorithm based on Min-min and QoS similarity,MS-GTSA)。该算法将最早完成时间与S-GTSA算法相结合,在任务调度过程中,选取任务QoS约束与资源QoS匹配最佳,且完成时间最早的一项优先进行调度。在满足任务最佳QoS匹配的同时,时间跨度得到了较大的改善。仿真结果表明,该算法有效降低了任务调度的时间跨度,在综合性能上较S-GTSA算法有所提高。展开更多
文摘为了解决Min-Min调度算法中存在的负载不平衡问题,提高集群系统的负载均衡性,该文提出了一种基于Min-Min极限下压算法的负载模糊分类与局部重调度算法(Load fuzzy classification and local re-schedule algorithm,LFC-LRA)。引入模糊分类的思想,根据各节点的负载大小,将节点分成三种类型:重负载、中负载和轻负载;对负载较重和较轻的节点进行重新调度,使用Min-Min极限下压算法压缩这些节点的任务完成时间,改善算法的负载失衡问题。实验结果表明:改进后的算法具有较好的负载均衡性,能有效地提高资源的利用率,降低系统的任务完成时间。
文摘针对云计算环境下的高能耗问题,从系统节能的角度提出一种节能资源调度算法(energy-saving scheduling algorithm based on min-max,ESSAMM)。在Min-Max算法的基础上综合考虑了用户对于任务期望的完成时间和能量消耗两个因素,以节省任务执行过程中产生的能量消耗,并提高用户的时间QoS满意度,实现负载均衡。将任务集合中各任务按照长度从小到大排序,并根据时间QoS为该集合中长度最大和最小的任务选出符合用户期望的物理资源;根据能量估算模型,计算出这两个任务在各物理机上的执行能耗;选择最小能耗对应的物理机来执行该任务;将这两个任务在任务集合中删除,并重复上述过程,直到任务集合为空。仿真结果表明,相比于Min-Max和Min-Min资源调度算法,该算法能够有效降低系统执行任务产生的总能耗,提高用户时间服务质量,并实现调度系统负载均衡。
文摘研究了工件带到达时间的目标为极小最大完工时间(C_(max))的单机批调度问题,采用最大-最小蚂蚁系统(max-min ant system,MMAS)进行求解。针对问题带到达时间以及分批的特性,提出了两种候选列表(candidate list)构建批序列,有效地缩小了搜索空间的维度;考虑两种候选列表的工件对构造解具有不同的影响,针对不同的候选列表设计了相应的启发式信息.仿真实验部分从求解质量和时间性能两方面比较了本文提出的算法和标准的蚂蚁系统(ant system,AS)算法以及使用不同候选列表的MMAS算法.结果表明,本文的算法在质量和时间两方面均全面优于标准的AS算法,而提出的候选列表使得该算法在大幅度提高时间性能的同时,仍然能够取得近似最优解,从而在求解质量和时间性能两方面取得平衡.
文摘针对数据网格环境下的多QoS约束任务调度问题,提出了一种基于最早完成时间与QoS相识度的数据网格任务调度算法(data grid task scheduling algorithm based on Min-min and QoS similarity,MS-GTSA)。该算法将最早完成时间与S-GTSA算法相结合,在任务调度过程中,选取任务QoS约束与资源QoS匹配最佳,且完成时间最早的一项优先进行调度。在满足任务最佳QoS匹配的同时,时间跨度得到了较大的改善。仿真结果表明,该算法有效降低了任务调度的时间跨度,在综合性能上较S-GTSA算法有所提高。
