在对网格计算中现有的任务调度算法的研究基础上,仔细分析了调度算法中最经典的Min Min算法,指出了该算法中所存在的负载不平衡的缺点,并在该算法的基础上提出了一个改进模型来有效的平衡负载,同时给出了相应的Balance Min Min算法。最...在对网格计算中现有的任务调度算法的研究基础上,仔细分析了调度算法中最经典的Min Min算法,指出了该算法中所存在的负载不平衡的缺点,并在该算法的基础上提出了一个改进模型来有效的平衡负载,同时给出了相应的Balance Min Min算法。最后采用SimGrid工具包对所提出的算法进行仿真,验证了算法的合理性和高效性。展开更多
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
文摘在对网格计算中现有的任务调度算法的研究基础上,仔细分析了调度算法中最经典的Min Min算法,指出了该算法中所存在的负载不平衡的缺点,并在该算法的基础上提出了一个改进模型来有效的平衡负载,同时给出了相应的Balance Min Min算法。最后采用SimGrid工具包对所提出的算法进行仿真,验证了算法的合理性和高效性。
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。
