题名 QIACO:一种多QoS约束网格任务调度算法
被引量：7
1
作者
孙伟峰 覃振权 李明楚 胡晶 陈媛芳
机构
大连理工大学软件学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期1115-1120,共6页
基金
国家自然科学基金(No.90715037) NSFC-JST重大国际(地区)合作项目(No.51021140004)
文摘
网格环境下的任务调度问题属于NP难解,难以得到精确的最优解,适合使用蚁群算法等智能优化算法对最优解进行逼近;同时,服务质量(QoS)也是衡量网格性能的一个重要指标,网格任务调度应该满足用户的QoS需求.为解决具有QoS保证的网格任务调度问题,本文以带有QoS约束的任务为研究对象,结合改进的蚁群算法,提出了一种基于蚁群算法的多QoS约束网格任务调度算法(QIACO).QIACO将蚁群算法用到网格任务调度问题中,具体考虑了5种QoS约束,并将QoS约束转换成效用,提出了多约束QoS任务调度模型.同时,本文改进了蚁群算法的搜索策略、决策规则和信息素更新策略,使总效用值即用户满意度达到最大.理论分析和仿真实验表明QIACO无论是在Makespan方面,还是在总效用方面都相比同类算法有较大的优势.
关键词
多QOS约束 网格任务调度 蚁群算法 伪随机比例
Keywords
multiple QoS dimension tasks scheduling ant colony pseudorandom proportional
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于分层遗传算法的网格任务调度策略
被引量：12
2
作者
刘海迪 杨裔 马生峰 李廉
机构
兰州大学信息科学与工程学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2008年第z1期35-39,共5页
基金
国家自然科学基金项目(90612016) 网络计算的作业调度方法研究基金项目(60473095)
文摘
针对传统的网格任务调度算法存在的缺陷,提出了用分层遗传算法来实现对网格任务调度策略的优化.在构造分层遗传算法时引入了SGA,AGA和CHC算法.SGA采用基本的遗传操作,保证了种群的多样性;AGA对交叉概率和变异概率的动态调整,保证了遗传算法的收敛性;CHC算法强调优良个体的保留,加快了遗传算法的收敛速度;分层遗传算法在吸收了这3种算法优点的基础上进行优化.实验结果表明,分层遗传算法在结果精度和收敛速度上都较其他算法有较大程度的提高.
关键词
分层遗传算法 网格任务调度 自适应遗传算法 CHC算法 基本遗传算法
Keywords
hierarchical genetic algorithm grid task scheduling adaptive genetic algorithm CHC algorithm, standard genetic algorithm
分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
题名 基于量子蚁群算法的网格任务调度研究
被引量：4
3
作者
苏日娜 王宇
机构
宁波工程学院电子与信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第12期46-48,54,共4页
基金
浙江省自然科学基金资助项目(No.Y1080123) 浙江省教育厅基金项目(No.Y201016215)
文摘
任务调度策略是网格计算的核心问题。在系统任务调度和资源分配中,提出一种基于量子蚁群算法的任务调度策略。算法将量子计算与蚁群算法相融合,通过对蚁群进行量子化编码并采用量子旋转门及非门操作,实现对任务自适应启发式的分配和优化。算法有效增强了种群的多样性、克服了遗传算法和蚁群算法的早熟收敛和退化现象。仿真实验中,分别与基于遗传算法和基于蚁群算法的任务调度策略相对比,结果表明算法有效缩短了任务调度的时间跨度,增强了网格系统的性能。
关键词
量子蚁群算法 网格任务调度 遗传算法 蚁群算法
Keywords
quantum ant colony algorithm grid task schedule genetic algorithm ant colony algorithm
分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
题名 融合目标空间分割的网格任务调度算法
被引量：1
4
作者
任长安 李智勇 罗庆云 陈利平
机构
湖南工学院计算机与信息科学学院 湖南大学信息科学与工程学院
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2014年第3期441-445,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61173107) 湖南省科技计划项目(2013FJ3095) 湖南省教育厅科研项目(10C0588)
文摘
针对网格环境中多个相互独立的任务调度问题,提出一种融合空间分割思想的网格任务调度算法(OSD-GTSA,a Grid Task-Scheduling Algorithm based on Objective-Space-Divided)。算法结合了OSD-MOEA(A Multiple-Objective Evolutionary Algorithm based on the ObjectiveSpace-Divided)算法的目标空间分割的思想,通过对网格中多个相互独立的任务问题进行建模,针对费用和时间权重的不同,进行了3组仿真实验。实验结果表明,OSD-GTSA在算法的收敛性和Pareto解集的分布性上都取得了满意的效果。
关键词
进化算法 目标空间分割 网格任务调度 时间 费用
Keywords
evolutionary algorithms （EAs） objective-sapce-divided （OSD） grid task scheduling time cost
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 一种新的异构网格任务调度算法
被引量：1
5
作者
刘波涛
机构
湖南文理学院计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第11期4122-4123,4143,共3页
文摘
提出了一种基于免疫计算的异构网格任务调度算法。设计了异构网格独立任务调度问题的数学模型,给出了免疫调度算法的框架、基于实数编码的克隆变异算子和浓度抑制算子,并在仿真环境下进行了实验。实验结果表明,算法能有效地解决异构网格任务调度问题,具有较好的应用价值。
关键词
异构网格 网格任务调度 免疫调度 算法
Keywords
heterogeneous grid meta-task scheduling immune scheduling algorithm
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 可信禁忌粒子群优化网格任务调度算法
被引量：6
6
作者
刘瑶 陈志刚 曾志文
机构
中南大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第12期86-89,共4页
基金
国家自然科学基金No.60573127~~
文摘
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。
关键词
网格任务调度 粒子群优化算法 禁忌搜索算法 信任度
Keywords
grid task scheduling particle swarm optimization algorithm taboo search algorlthm trusted degree
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 一个扩展的以QoS为指向的网格任务调度算法
被引量：3
7
作者
吴俊 张大方 张伟鹏 祝勇刚
机构
湖南大学计算机与通信学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2005年第4期66-67,70,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60273070)
文摘
在对网格计算的研究中,有人考虑了计算资源中服务质量(QoS)因素,在对传统的 Min Min算法加以改进的基础上,提出了QoS Guided Min Min算法。在此基础上,本文提出一种新的扩展型算法,以进一步提高网格资源的利用率。最后,本文对以上三种算法的实验结果进行了比较分析。
关键词
计算机网络 服务质量 资源选择算法 网格任务调度 算法网络带宽 QOS
Keywords
grid computing task scheduling quality of service heuristic algorithm
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 自适应邻域的多目标网格任务调度算法
被引量：1
8
作者
杨明 薛胜军 陈亮 刘永生
机构
浙江省气象信息网络中心 南京信息工程大学计算机与软件学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第3期599-602,共4页
文摘
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。
关键词
网格任务调度 算法多目标进化算法 自适应邻域 任务调度
Keywords
grid job scheduling algorithm multi-objective evolutionary algorithm adaptive neighborhood job scheduling
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP393.028
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 计算机科学2006年第33卷(卷终)总目次
9
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2006年第12期287-294,F0003,共9页
关键词
图像分割 人脸识别 图像检索 网格任务调度 算法网格 环境入侵检测系统 计算机科学 目次
分类号
TP
[自动化与计算机技术]
