基于Min-Min改进后的网格调度算法

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。

一种改进型Min-Min调度算法

依据经典Min-Min调度算法,针对网格任务本身以及资源的属性,采取了具体化属性参数的方法,选取具有代表性的相关属性,设计了约束函数和优先权模型,从不同角度改进算法,提出了P-Min-Min调度算法。将调度算法仿真结果中的若干数据进行了系统的比较和分析,从而验证了改进的调度算法在解决类似问题的有效性。

基于分段思想的改进的Min-Min网格调度算法

以传统、经典的Min-min调度算法为基础,提出了一种基于“分段”思想的改进策略,并且采用HyperSim网格模拟器对算法进行了仿真。改进的算法较好地解决了传统Min-Min算法存在的负载不平衡的问题。仿真结果表明,改进的算法合理,具有较高的性能。

基于QoS Guided Min-min任务调度算法局部优化

在对网格环境中现有任务调度算法的研究基础上,分析了调度算法中经典的Min-Min算法和Qos GuidedMin-min算法,指出了这些算法中所存在的负载不平衡的缺点,在此基础上,提出对Qos Guided Min-min算法进行局部优化和改进,并采用SimGrid模拟器对优化的算法进行仿真,结果表明,优化改进后的算法合理,具有较高的性能。

基于负载均衡的Min-Min任务调度算法优化

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。

Min-Min调度算法的研究与改进

在动态、异构的网格环境中,任务调度是复杂并且极具挑战性的一个问题。在分析任务调度算法的基础上,着重研究了经典的Min-Min调度算法,分析了Min-Min调度算法的缺陷,即负载不均衡,并且不能从经济的角度来实现调度。针对负载均衡和经济这两方面来对Min-Min调度算法进行改进,提出了基于价格改进的Min-Min调度算法,分析表明,改进后的算法在一定程度上平衡了负载,并且节省了一部分费用,说明了算法的可行性。

OPT-Min-Min:基于Min-Min网格资源调度算法的优化

网格是由大量地理上分布的异构资源组成的高性能并行计算系统,网格资源调度算法在网格资源管理中具有重要意义.在众多的启发式调度算法中,Min-Min调度算法取得了良好的调度结果,但是Min-Min调度算法导致负载不平衡.本文针对Min-Min调度算法存在负载不均,采用重负载资源的任务分配给轻负载资源执行来均衡负载的策略,提出OPT-Min-Min算法,提高资源利用率,达到较小的完成时间;最后采用Braun等人提出的仿真模型基准来验证算法有效性.

一种基于虚拟截止时间制导的改进的Min-Min元任务调度算法

在网格环境下,资源状况和用户行为相当复杂,是一个异构计算环境,元任务(meta-task)调度比传统并行调度更为复杂。如何映射一组任务到一组机器上被证明是NP问题,其目的一般是最小化任务完成时间(makespan)。为解决这一问题,已经提出一些启发式任务调度算法,例如具有代表性的Min-Min元任务调度算法。本文在Min-Min元任务调度算法的基础上,通过虚拟截止时间制导的方法来改进Min-Min算法。实验结果表明,本文提出的算法具有更短的任务完成时间。

基于QoS改进的Min-Min网格调度算法

在对现有网格调度算法的研究基础上,仔细分析了传统的Min-Min调度算法,指出了该算法所存在的负载不平衡的缺点,同时考虑了网格环境下计算资源异构的问题,提出了一种改进的算法。使用GridSim对改进算法进行模拟,验证了改进算法在性能上的优越性。

基于Min-Min改进后的网格调度算法

根据现有网格计算中的任务调度算法,深入分析了传统的Min-Min算法,指出该算法中存在的负载不平衡的缺陷.针对这一缺陷,提出改进算法Sect-Min,该算法采用"分段"的思想,把任务分成若干小任务后再分别进行调度.使用Matlab进行模拟仿真,结果证明了改进后算法的合理性和有效性.

应用Min-Min算法思想解决依赖型任务调度

在云计算系统中,任务调度是其中的一个关键问题,它首要决定了整个云计算系统的运行效率。基于min-min算法思想和有向无环图(DAG)的基础上设计出一个解决依赖型的任务调度算法。根据具体例子进行算法演示,结果表明:该算法在完成时间跨度上与最优算法基本一致,有效地提高任务调度效率和云资源利用率。

网格计算中Min-Min算法及改进算法的研究

讨论了Min-Min算法、QoS guided Min-Min算法以及基于任务优先级的QoS guided Min-Min算法,并分析了实验仿真结果。

分布式计算中基于资源分级的自适应Min-Min算法

Min-Min任务调度算法的思路总是优先调度执行时间较短的小任务,无法得到理想的最优跨度及资源负载平衡。针对该问题,提出基于资源分级的自适应Min-Min算法。分配任务前,先参考现有资源的属性进行分级处理,再与任务在资源中的最小完成时间作乘积得到的最小任务资源组合进行调度;在任务调度过程中,引入自适应阈值,调节长任务的调度等级,从而达到优化效果。通过模拟仿真实验,表明该算法在时间跨度和负载平衡上均有较好性能。

结合PERT的Min-min算法在网格作业调度中的应用探讨

一个有效的网格调度算法必须能够随时对资源状态做出准确的预测，动态分配资源。能协调区域的自治性，缓解区域用户之间抢夺资源之间的矛盾，保证用户能合理有效地共享资源。本文分析了网格环境下作业调度的原理、调度目标、调度机制和调度策略，提出了基于计划评审技术PERT的Mfn-mfn网格作业调度思想，运用该思想平衡作业完成时间和资源合理分配之间的关系，实现高效的网格作业调度。

Dev_Min-Min:一种基于最小偏差的网格调度算法

针对独立任务调度的负载均衡和高吞吐率原则,提出基于Min-Min算法的最小完成时间偏差调度算法(Dev_Min-Min),算法构造了调度完成时间的偏差矩阵,根据任务的偏差调度任务.Dev_Min-Min算法克服了Min-Min算法追求局部最优的贪心算法思想的局限性.实验数据表明,与被作为评测基准的Min-Min算法相比,Dev_Min-Min算法能在各种网格环境中有效降低调度跨度、提高负载均衡度,在异构环境中调度性能提高更加明显.

改进的Min-Min算法研究

任务调度是网格系统中重要的一环,而任务的调度算法更显得是重中之重。本文对Min-Min算法进行分析,指出Min-Min算法存在的不足。结合网格任务调度的目标,分别从最优调度、负载均衡、服务质量、价格费用4方面提出几种改进的Min-Min算法,重点介绍算法思路,指出算法的优缺点,为以后的改进工作提供参考。

基于Min-Min算法的智能终端服务迁移技术研究

针对目前网络边缘智能终端间热迁移服务时任务只能独立处理、停机时间占用完工时间等问题,提出一种适用于前置依赖任务队列的迁移方法。通过将待迁移任务队列卸载到邻近节点,并将执行结果交付给新接入节点,避免停机迁移过程中任务等待。同时,本文改进了Min-Min算法,同优先级内做Min-Min调度,不同优先级根据依赖关系和传输时间选择执行节点,使其适用于有前置依赖的任务队列。实验结果表明,服务交付时间较现有方案明显缩短。

基于Min-Min遗传算法的网格任务调度方法

针对网格环境异构、分布等特点,在现有的任务调度算法的基础上,结合Min-Min算法和遗传算法的优点,提出了一种基于Min-Min遗传算法的任务调度方法。仿真实验表明:在网格环境下,该算法具有合理性和高效性。

改进的Min-Min网格任务调度算法

在网格环境中,如何对任务进行高效调度是当前研究的热点问题。目前Min-Min调度算法是一个简单、快速、有效的算法,但它很难满足网格任务对服务质量的要求。在独立型的任务调度模型的基础上,提出了一种基于权值的改进Min-Min调度算法。改进后的算法通过量化网格任务的优先级和等待时间,解决了原有算法存在的高质量任务和大任务等待时间过长的问题。仿真实验结果表明,改进后的算法满足了网格任务对优先级和等待时间的服务质量要求,是一种网格环境下有效的任务调度算法。

无向图中边不相交Min-Min问题的复杂度(英文)

Bhatia等指出,Xu等对无向图中的边不相交Min-Min问题的NP-完全性证明并不成立.我们首先用一个反例指出Bhatia等对Xu等的NP-完全性证明的修正依然存在错误.基于一个从MAX-2SAT的归约,我们给出了一个无向图中边不相交Min-Min问题的NP-完全性的正确证明.