一种多核系统改进型列表调度算法

在任务调度领域,基于列表的任务调度算法被广泛应用。经典列表调度算法在节点排序阶段会对权值一致的任务节点进行随机排序,但这种节点排序方式过于粗糙,难以取得较好效果。针对这一缺陷,文中提出了一种改进型列表调度算法,通过特殊列表片段将权值一致的任务整合到一起,并对特殊列表片段的调度解空间进行遍历,以迭代产生更优的调度列表获得更好的调度效果。随机DAG图测试结果表明,提出的算法调度效果优异,算法平均增强比最高可达15.3%,不仅适用于多种任务图规模,且在CCR和平均出入度较高的情况下有更好的调度性能。

基于多属性QoS约束的网格资源调度算法研究

本文以Min-Min调度算法为基础,以提高调度过程中的用户满意度为目的,提出了改进的Min-Min算法DQ(double QoS)。在DQ算法的基础上,采用进一步细化QoS参数和划分任务权值的方法,设计了多属性QoS约束的调度算法(multi-QoS constraints scheduling algorithm,MQCSA)。该算法通过选取任务的完成期限和网络带宽属性以及完成任务所需的CPU参数,有效地解决了不能预期完成的任务占用网格资源的问题。采用GridSim工具包模拟了相关的调度算法,验证了DQ算法和MQCSA的效率。

基于最小化传输和完成时间的多DAG调度

针对云计算环境下多个有向无环图(DAG)工作流的调度问题,提出一种基于最小化数据传输时间和任务完成时间(LTCT)的算法,用于处理具有相同优先级的多个DAG工作流之间的调度问题。在多个DAG优先级各不相同时的情况下,给出多优先级多DAG的混合调度算法。实验结果表明,LTCT算法较E-Fairness算法在保证多DAG调度公平性的基础上,能避免额外的数据传输开销,有利于缩短整个工作流的执行Makespan,提高资源的利用率。