基于时序一致的工作流费用优化方法

针对效用网格下的工作流时间约束-费用优化问题,分层算法将工作流进行分层并逐层进行优化调度,取得了良好效果.然而,这类分层算法由于缺乏更有效的截止时间确定策略来保证时间约束而使得算法的适用性受限.在已有算法截止期约束的逆向分层算法(deadline bottom level,DBL)的基础上,研究工作流的时序特征,并基于任务的一致性状态对费用进行优化,提出了基于时序一致的截止期约束逆向分层算法(temporal consistency based deadline bottom level,TCDBL).TCDBL通过一致性时间点来保证时间约束,解决了DBL的适用性受限问题;同时基于各层并行度分配冗余时间,基于宽松时间约束策略进行费用优化,达到了进一步减少工作流执行费用的目标.实验结果表明TCDBL的费用优化效果比DBL改进了约14%.

基于路径平衡的工作流费用优化方法

针对效用网格下截止期约束的工作流费用优化问题,提出了路径平衡(path balance,简称PB)算法,对工作流中各路径长度进行调整,并提出基于路径平衡的费用优化(path balance based cost optimization,简称PBCO)算法.PBCO基于PB的计算结果设置初始约束时间,充分利用了工作流的费用优化空间.同时,采用逆向分层策略对任务进行分层,并根据各层任务数按比例分配冗余时间,有效地增大了多数任务的费用优化空间,进一步改善了工作流的费用优化效果.实验结果表明,PBCO比另外几种著名算法(如DET,DBL等)改进了约35%.

一种分级优化的WSN任务调度算法

文章针对无线传感器网络任务调度受到截止期和节点能量限制的特性,提出一种分级优化的任务调度算法。根据截止期设立阈值对任务进行优先级划分,对截止期较为紧迫的任务优先分配,以提升调度的成功率,对截止期较为宽松的任务则以减少能耗和平衡负载为目标来延长网络寿命。仿真实验表明,该算法在提升任务调度成功率和平衡网络负载取得较好的效果。

混合云环境下基于失效感知的资源调度策略

针对混合云的功能和复杂度逐渐增大而导致资源失效率增高的问题,提出一种提高混合云资源调度成功率的调度算法.首先,根据私有云资源失效规律特点,建立资源有效利用率模型和任务稳定性模型.然后综合考虑公共云和私有云的特点,建立基于失效感知的两层资源调度模型(2L-FARS),并使用建立的ST—LLF(任务稳定性阀值控制的最低松弛度优先调度算法)和DQPA(双队列资源提供算法)调度算法分别完成两层资源调度.最后使用failure traces和workload traces,对提出的策略进行验证.实验结果表明,该策略有效地减少了任务截止期违约率,并且在提高资源利用率的同时,一定程度上降低了任务执行总费用.