价值密度—截止期—回填的网格作业调度算法

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有期限的作业调度算法doc

有期限的作业调度算法一、典型算法贪心算法是以局部最优为原则,通过一系列选择来得到问题的一个最优解,它所做的每一个选择都是当前状态下某种意义上的最佳选择.贪心算法适合于解决这样的问题:局部的最优解能够导致最终结果的最优解。

“有限期作业安排问题”描述如下:有n个任务每个任务Ji都有一个完成期限di,若任务Ji在它的期限di内完成，则可以获利Ci(l[i[n);问如何安排使得总的收益最大(假设完成每一个任务所需时间均为一个单位时间).这个问题适合用贪心算法来解决,贪心算法的出发点是每一次都选择利润大的任务来完成以期得到最多的收益;但是对于本问题由于每一个任务都有一个完成的期限因此在任务安排过程中除了考虑利润Ci外,还要考虑期限di.(一)算法描述1.假设用数组J存储任务,用数组C存储利润,用数组d存储期限,用数组P存储安排好的任务.按照利润从大到小的次序,调整任务的次序：对n个任务J1,J2,...,Jn进行调整，使其满足C1三C2三…三Cn.2.将排序后的任务顺次插入输出数组P.A)任务J[1]排在P[1];B)若已经优先安排了k个任务，则它们满足d[P[i]]三i(1WiWk)，即利润较高的k个任务能够在它们的期限内完成•那么，对于第k+1个任务J[k+1],显然C[k+1]WC[i](1WiWk);比较d[k+1]和d[P[k]]:a)若d[k+1]大于d[P[k]],那么将它排在第k+1位(P[k+1]T[k+1]);b)若d[k+1]小于等于d[P[k]],那么,J[k]能否插入，需比较k和d[P[k]]而定：i)若k等于d[P[k]](其第k个任务已经排在可以满足的最迟时间)，那么，因为Ck^Ck+1,只好放弃任务J[k+1];ii)若k小于d[P[k]](表示第k个任务还有推后的余地)：若d[k+1]=k,将第k个任务后移一位(P[k+1]-P[k]),将第k+1个任务排在第k位(P[k]一J[k+1]).若d[k+1]<k,则继续比较任务J[k+1]与第k-1个任务，方法同上.C)重复B)直至处理完最后一个任务.3)输出P.(二)算法实现voidjob-arrangement(char*J[],intd[],intC[],intP[],intn){sort(C,J,d,n);/*按照降序调整数组C,同时对数组J!d作相应调整*/P[0]=0;d[0]=0;P[1]=1;k=1;for(i=2;i<=n;i++){r=k;while{(d[P[r]]>=d[i])&&d[P[r]]!=r}r--;if(d[P[r]]<d[i])for(h=k;h>r;h--)P[h+1]=P[h];k++;P[r+1]=i;}output(P,J,n)}(三)算法分析该算法在最坏情况下的时间复杂度是0(n?)，在最好情况下的是0(n)二.利用UNION与FIND进行作业排序利用不相交集合的UNION与FIND算法以及使用一个不同的方法来确定部分解的可行性。

数据库访问中间件的实时性调度研究

据／息融合、软件安全。信
３７
第６期
苗启广孙灿
数据库访问中间件的实时性调度研究
总第２０期
值密度两个参数，能够更好地适应不同的负载情况。这种算法比ＤＳＤ算法在性能上有明显改进，特别是在系统过载的情况下，能够优雅地降级。ＰＤＴ算法综合考虑任务的空闲时间和截止期两个独立特征参数，通过将两者结合起来，综合考虑任务的优先级，该算法提高了任务调度的成功率，降低任务截止期的错失率。但是这种算法是针对任务的某个特征进行提取分析，并没有考虑到多个特征对该任务的影响，而且这种算法也增加了运算的次数和复杂度。算法Ｆ — Ｄ嘲是一种具有纠错能力的最早截止ＲＥＦ
收稿日期：２１－１００１１－８
ＢＤ算法是为了降低ＤＳ算的调度次数和ＤＳ时刻分成不同的批次，并以按照批次的顺序逐一处理，每次只处理一个批次的任务，当该批次的任务处理完成后才开始下一批次的任务。ＢＤ算法为降低ＤＳＤＳＤ算法的队列长度提供了一种很好的解决思路。ＬＦ算法是根据任务的松弛时间动态分配优先Ｌ级，任务松弛时间的计算公式为，任务的最后期限减去当前的时间点减去所需要完成处理的时间。具有最小松弛时间的任务被赋予最高优先级。ＬＦ算Ｌ法实际上是综合考虑任务截止期和剩余时间来改善ＤＳ算法的，这种算法能够拒绝掉那些错过截止期Ｄ的任务，回给客户端，返避免了客户端的长时间等待，减少了ＣＵ来回切换的次数，使得系统的性能变动Ｐ

移动网格计算中的任务调度与资源管理方法研究

移动网格计算中的任务调度与资源管理方法研究随着移动终端设备和无线通信技术的快速发展，移动网格计算作为一种新兴的计算模式，正在得到越来越广泛的应用。

在移动网格计算环境中，任务调度和资源管理是关键的技术问题，直接影响到计算性能和资源利用率。

本文将重点研究移动网格计算中的任务调度与资源管理方法，并探讨其相关的技术挑战和解决方案。

一、任务调度方法研究在移动网格计算中，任务调度是指将各个参与计算的终端设备上的任务分配到合适的计算节点上执行的过程。

合理的任务调度可以提高计算效率、减少计算时间，并降低能耗。

目前主要的任务调度方法有下面几种：1. 贪心算法贪心算法是一种简单而有效的任务调度方法。

在贪心算法中，根据预先设置的任务优先级和计算节点的状态信息，将任务分配给第一个满足条件的计算节点。

贪心算法具有低计算复杂度和实时性好的特点，但对资源的利用率并不高。

2. 遗传算法遗传算法是一种通过模拟生物进化过程来优化任务调度问题的算法。

在遗传算法中，通过不断地交叉、变异和选择等操作，逐步演化出适应度高的任务调度方案。

遗传算法具有较强的全局搜索能力，可以在复杂的问题中找到较好的解，但计算复杂度较高，不适合实时任务调度。

3. 蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。

在蚁群算法中，每个蚂蚁代表一个任务，通过信息素释放和感知信息来选择下一个计算节点。

蚁群算法具有较好的全局搜索能力和适应性，能够找到较优的任务调度方案，但对参数的选择敏感，调参较为困难。

二、资源管理方法研究资源管理是指如何有效地利用移动网格计算环境中的有限资源，包括计算资源、存储资源和网络带宽等。

合理的资源管理可以提高系统的稳定性和性能。

目前主要的资源管理方法有下面几种：1. 资源预测与分配资源预测是指通过对历史数据和当前状态的分析，预测未来一段时间内资源的使用情况。

基于资源预测的资源分配方法可以根据预测结果，动态地分配资源给不同的任务，以满足任务的需求，提高资源利用率。

网格计算中任务调度算法研究的开题报告

网格计算中任务调度算法研究的开题报告一、研究背景和意义网格计算是一种分布式计算模型，它利用大量分布在不同地理位置的计算资源进行科学计算和数据处理。

随着计算机技术和网络技术的不断发展，网格计算得到了广泛的应用，例如天气预报、遗传研究、药物研发等领域。

然而，网格计算系统中存在大量任务，如何有效地将任务分配给计算节点并实现高效的任务调度成为网格计算领域的一个重要问题。

目前，网格计算任务调度算法研究方面取得了一定的进展，如负载均衡、动态调度、任务预处理等方法。

但是，在实际应用中还存在一些问题，如节点负载不均衡、任务调度效率低下等。

因此，本研究将针对网格计算中的任务调度问题，探索更加高效的任务调度算法，提高网格计算资源的利用率和性能，从而为网格计算的研究和应用提供一定的理论支持和实践指导。

二、研究内容和方法本研究将围绕网格计算中的任务调度问题展开研究，主要包括以下内容：1.任务调度算法研究。

探究针对不同场景下的任务调度问题，从负载均衡、资源有效利用、任务优先级等方面出发，设计高效的任务调度算法。

2.任务调度实现。

将设计的任务调度算法应用到实际的网格计算场景中，并根据实际情况进行一定的调整和优化，从而实现高效的任务调度。

3.实验和评估。

通过实际的实验和评估，对比不同的任务调度算法，分析算法的优缺点，并探究任务调度算法的适用范围和性能。

本研究的方法主要包括文献调研、任务调度算法设计、实验实现与评估等方面。

三、预期成果和意义本研究预计可以取得以下成果：1.提出一种针对网格计算任务调度问题的高效算法，有效提高网格计算资源的利用效率和性能。

2.实现并验证所提出的任务调度算法的有效性，对比其它方法的效果，并探究算法的适用范围和性能。

3.对网格计算中任务调度问题进行探索和研究，为网格计算领域的研究和应用提供一定的理论支持和实践指导。

四、可行性分析本研究的主要部分是任务调度算法设计和实验实现与评估，需要进行一定的计算机实验和数据分析。

如何定义某任务的优先级

如何定义某任务的优先级学号：SA13217009 姓名：朱苗苗一，任务的优先级调度法在实时任务调度中,调度策略中使用最多的是优先级调度法。

当实时任务到达时,指派一个优先级,进入任务队列。

在任务队列中,优先级最高的任务排在第一位,由高到低顺序排列。

优先级调度法主要有单调速率算法、截止期最早最优先(earliest deadline first,简称EDF)、空闲时间最短最优先(least slack first,简称LSF)、最早放行最优先、可达截止期最早最优先、价值最高最优先、价值密度最大最优先等策略,其中,EDF和LSF是讨论最为广泛的两种策略。

二，任务优先级的确定任务的优先级通常由任务的一个或多个特征参数来确定,如截止期、空闲时间或关键性(任务的重要程度)等.如果优先级仅仅是由某个特征参数来确定是不够的,如EDF策略将最高优先级指派给具有截止期最早的任务,LSF策略将最高优先级指派给具有空闲时间最短的任务。

因为截止期短的任务不一定是非常关键的,其空闲时间也不一定短,反之亦然,所以需要研究至少利用两个特征作为任务的独立特征参数,建立任务优先级与这些特征参数之间的、一对一的对应关系。

目前的许多研究比较集中在综合关键性与截止期这两个任务属性上,如关键性-截止期优先(基于相对截止期与关键性之比值来分配优先级)和加权的最早截止期价值密度优先。

有很多嵌入式实时操作系统一般都是支持优先级的抢占式操作系统。

它们的根本特点就是一旦某个高优先级的任务就绪就可以马上获得CPU资源得以运行。

任务优先级的安排在这类型操作系统中非常关键。

如果任务调度是基于优先级的，任务必须是可阻塞的。

一个非阻塞的任务会使比它优先级低的任务永远得不到运行机会。

在优先级的安排上，如果两个任务无任何关系，赋予运行时间短（从运行到阻塞）或者运行频率低的任务更高的优先级，这样会使整个系统中的任务的平均响应时间最短。

对于单向任务间通信的两个任务，一般赋予接收消息或信号量的任务更高的优先级。

dag 调度 backfill 回填算法

dag 调度 backfill 回填算法DAG调度中的回填算法：一种动态调整策略一、引言随着分布式系统与云计算的广泛应用，数据流处理与调度成为了一个重要的研究领域。

其中，DAG（有向无环图）调度是一种常见的数据流处理模型，它能够有效地将任务组织成有向无环的流程，以实现任务的并行处理。

然而，由于各种原因，有时一些任务可能会被延迟或丢失，这时就需要一种回填算法来对这些延迟或丢失的任务进行补充处理。

二、回填算法概述回填算法是一种动态调整策略，用于在任务调度中补充丢失或延迟的任务。

在DAG调度中，回填算法通过对已完成任务的历史数据进行分析，预测未完成任务的可能完成时间，并在实际完成时间之前开始处理这些任务，以确保任务按预期完成。

三、主要步骤1. 数据收集：回填算法首先需要收集所有已完成任务的历史数据，包括任务开始时间、完成时间等。

2. 预测模型：利用收集的数据，建立一种预测模型，用于预测未完成任务的可能完成时间。

这通常需要用到时间序列分析、机器学习等工具。

3. 任务调度：根据预测模型，回填算法会尝试在任务的实际完成时间之前开始处理这些任务。

如果预测不准确，可能需要多次调整预测模型或重新收集数据。

4. 反馈循环：在回填过程中，可能会遇到各种问题，如预测错误、资源不足等。

这时需要及时反馈问题，重新评估当前状态，调整预测模型或调整任务调度策略。

四、优缺点优点：1. 提高了任务完成的可靠性，减少了丢失或延迟的任务对整体处理效果的影响。

2. 通过动态调整任务调度，提高了系统的灵活性。

3. 降低了对静态调度策略的依赖，增强了系统的鲁棒性。

缺点：1. 需要大量的历史数据来建立预测模型，数据不足可能导致预测不准确。

2. 反馈循环可能导致调整过程的复杂性增加，需要更精细的管理和监控。

3. 回填算法的效率可能受到资源限制的影响，如计算资源、存储资源等。

五、应用场景与限制回填算法适用于各种需要处理大量并行的数据流任务的情况，如大数据分析、实时决策支持等。

网格计算中任务调度与资源动态管理研究

网格计算中任务调度与资源动态管理研究在网格计算中，任务调度和资源动态管理是关键的研究领域。

随着网格计算技术的不断发展，越来越多的应用程序需要在分布式环境下进行计算，因此有效地调度任务和动态管理资源变得至关重要。

本文将针对网格计算中任务调度和资源动态管理的研究进行探讨。

任务调度是指将各种计算任务分解和分配到不同的资源节点上执行的过程。

它需要考虑任务的特性、资源的特性以及网络拓扑等因素，以期在保障任务的质量和系统性能的前提下，实现高效的任务执行。

任务调度的目标是最大化系统的资源利用率，降低任务的执行时间，并尽量避免资源冲突和延迟。

任务调度算法的设计是任务调度研究的核心。

常见的任务调度算法包括静态调度算法和动态调度算法。

静态调度算法是事先根据任务和资源的特性进行推演和分析，得到一种固定的调度方案，再根据实际情况应用调度方案。

动态调度算法则根据运行时的实时情况，根据任务执行的进度、资源的状态等动态地进行调度决策。

动态调度算法相对更加灵活，能够更好地适应实际运行环境的变化。

针对不同类型的任务和资源，现有的任务调度算法包括基于启发式算法、遗传算法、模拟退火算法等。

资源动态管理是指对网格环境中的资源进行实时监测和调控，以保障系统的稳定运行和资源的平衡利用。

由于网格环境中的资源包括计算节点、网络带宽、存储等多种形式，资源动态管理需要综合考虑这些不同类型资源之间的关系。

资源动态管理的目标是通过精确地监测和分析资源的使用情况，合理分配资源，提高系统的整体效率。

在资源动态管理中，资源调配是重要的一环。

资源调配需要根据任务的需求和资源的状态进行决策，以满足任务的运行要求。

资源调配可以通过资源的分配、迁移和共享等方式来实现。

资源的分配是将任务所需的资源分配到合适的节点上执行，以保障任务的运行质量。

资源的迁移是指将任务正在使用的资源从一个节点迁移到另一个节点，以平衡资源的负载和提高系统的整体性能。

资源的共享是指多个任务共享同一资源的情况，通过合理规划资源的共享策略，可以提高资源的利用率。

网格计算中的任务调度算法研究与优化

网格计算中的任务调度算法研究与优化随着互联网技术的迅猛发展，计算机网络已经成为工业、科研、生活等各领域不可或缺的重要组成部分。

在大数据、人工智能、云计算等技术的发展下，计算机网络的应用范围越来越广泛，而网络计算中任务调度算法的优化也变得尤为重要。

本文就网格计算中的任务调度算法研究与优化进行探讨。

一、网格计算概述网格计算是指利用分布式计算环境下的多个计算机资源进行作业提交、并行计算的计算模式，它可以将计算机资源整合起来形成一个庞大的虚拟计算机。

在这个虚拟计算机中，多个计算节点联合共同完成任务，其处理能力可以达到甚至超过单台大型计算机。

网格计算作为一种多计算机的计算处理模式，不仅可以提高计算效率，还可以大幅节省计算成本。

二、任务调度算法的研究与优化在网格计算中，一个任务通常是一个大规模的计算问题，任务通常需要被分成很多小的计算任务，分别由不同的计算节点运算完成。

这样做可以使得整个任务的完成时间大大缩短，同时也能有效地减小计算机资源的浪费。

任务调度算法是指将任务分解后，将小任务分配给不同的计算机，并控制计算时间和节点负载等因素，最终完成整个任务的过程。

任务调度算法是网格计算中的关键技术之一。

1. 常用的任务调度算法在任务调度算法中，最常见的算法包括负载均衡算法、最短处理时间算法、优先级算法、反退火算法等。

这些算法各具特色，各适用于不同的场景需求。

其中，负载均衡算法是指在网络计算中动态地将计算资源分配给不同的任务，使得整个网络的负载达到最优的状态，从而达到更快的计算速度。

相比之下，最短处理时间算法是指分配工作给正在执行时间最短的处理器，这样可以优化每个任务处理的时间，保证任务得到快速有效的完成。

优先级算法是指将任务按照优先级大小进行排序调度，以保证高优先级的任务能够更快的得到处理。

而反退火算法则是一种运用物理学原理进行搜索的技术，可以很好的应用于任务调度算法。

2. 任务调度算法的优化策略任务调度算法在实际应用中，还存在许多问题，例如节点计算力不均匀、节点故障等。

网格调度PPT课件

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1 网格调度概念
任务—子任务1 —子任务2 —子任务3 ………
机器1 机器2 机器3 ……
❖ 网格调度首先把应用程序分解为多个任务或子任务，根据任务的需求，发现满足条件的计算资源，然后根据主要因素或选择策略选择一个最合适的资源，
以便最小化应用程序的执行时间或完成时间。
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3 异构优化选择理论（HOST）
是对AOST算法从两方面的扩展。为考虑了一个应用程序分解的程序模块可能存在并行性问题，并将程序模块间的依赖关系用有向图表示。考虑了在不同机器上使用不同的任务映射技术来改进机器的选择性能。
3 异构优化选择理论（HOST）
作业
• 把作业分解成串行执行m个子作业，每个子作业分解成可并行执行的n个程序模块，每个程序模块分解成可并行执行的代码块。
2 分布式网格调度模型（3）
第三种：树形结构
1）将所有节点构成一棵树。 2）根节点的性能是为最大，任一节点性能不大于其父结点。 3）任意中间节点需要了解其子树包含的计算能力，根节点需要掌握网格全局的调度信息。 4）任一中间节点的失败，均会导致该结构分裂成2 个独立的调度空间。（从这一点上来说，树结构不是合理的拓扑结构）
2 中心式网格调度模型
N个用户
1个网格调度器
K个虚拟群
中间的网格调度器跟踪所有计算资源上的负载信息，独立的在计算资源范围内为应用作业找到合适的节点集合。
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2 分布式网格调度模型（1）
第一种：基于两层结构的调度模型
组成：N个LAN+1个WAN。调度策略：每个LAN实现一个内部调度器和一个外部调度组件。当一个外部调度组件收到一个计算请求，它基于“竞标、拍卖”选择一个LAN，再由LAN内的内部调度器进行调度。

面向网格计算的任务调度算法研究

面向网格计算的任务调度算法研究随着科技的进步和互联网的普及，大量的数据存储在云端，需要同时处理这些数据的任务越来越多。

这时，单个计算机肯定无法胜任这些任务，而网格计算成为了处理这些任务的好方案。

网格计算是一种基于网络的分布式计算方式，通过将多个计算机组合在一起，使其共同完成大量的计算任务。

在网格计算中，任务调度算法的设计和实现成为了一个重要的研究方向。

任务调度算法是指将各个处理单元有效地分配到系统中的任务来提高整个系统的性能。

它对于网格计算的高效性和可靠性至关重要。

在任务调度算法设计中，考虑到不同运行环境之间的差异和接口的显著变化，使得算法的复杂性要比单一环境的任务调度复杂得多。

因此，在选择合适的任务调度算法时，应该考虑许多因素，如运行环境和系统建模、任务的处理时间、执行时间等。

下面我们将详细讨论面向网格计算的任务调度算法研究。

一、传统任务调度算法的不足1.1 静态任务调度算法静态任务调度是一种离线调度算法，需要在任务执行前进行预处理和调度，不能够动态地应对系统中的变化。

这使得静态任务调度算法无法很好地满足网格计算的特点——多变性。

当系统中出现新的任务时，静态任务调度算法需要重新进行调度，这样会浪费大量的时间和能源。

1.2 动态任务调度算法动态任务调度算法是一种实时调度算法，能够随机应变地全面利用整个系统的计算资源，提高系统性能。

但是，动态任务调度算法需要大量的计算资源来处理各种变化，反而会使整个系统的性能降低。

此外，动态任务调度算法也需要一定的时间来进行调度，因此，无法适应紧急任务的调度需求。

这使得动态任务调度算法的适用范围受到了限制。

二、优化任务调度算法的方法2.1 聚合模型通过聚合模型来对资源和任务进行组合，从而获得最优的调度方案。

聚合模型通过对系统中的资源进行分配和任务的调度来实现对应的服务质量。

聚合模型能够很好地解决静态任务调度算法的问题，使得任务调度能够更好地适应新的系统环境。

2.2 并行模型并行模型将每个任务分解为几个子任务，从而将整个任务并行执行。

网格调度

3 OST/AOST算法应用算法应用
单指令多数据
多指令多数据
向量类型
OST/AOST算法的应用分解过程 OST/AOST算法的应用分解过程
3 异构优化选择理论(HOST) 异构优化选择理论( )
是对AOST算法从两方面的扩展. 是对AOST算法从两方面的扩展. AOST算法从两方面的扩展为考虑了一个应用程序分解的程序模块可能存在并行性问题, 存在并行性问题,并将程序模块间的依赖关系用有向图表示. 系用有向图表示. 考虑了在不同机器上使用不同的任务映射技术来改进机器的选择性能. 术来改进机器的选择性能.
不管是OST,AOST还是HOST算法都没有考虑不管是OST,AOST还是HOST算法都没有考虑 OST 还是HOST 到节点间的通信问题, 到节点间的通信问题,而且调度器是中心式的. 网格计算环境的优化选择要分几种情况考虑通常使用的性能指标 1.计算时间 1.计算时间 2.通信时间 2.通信时间
优化的平衡通信与计算
考虑通信与计算两个计算性能指标, 考虑通信与计算两个计算性能指标,根据不同应用调节"计算/通信"因子( 应用调节"计算/通信"因子(通常会优先考虑计算性能指标,然后再考虑通信性能指标). 计算性能指标,然后再考虑通信性能指标).
基于模糊聚类的机器选择
1.将上述三者有机结合起来, 1.将上述三者有机结合起来,通过一个因子来将上述三者有机结合起来控制机器选择的结果 2.将全部可用网格计算节点使用模糊聚类方法 2.将全部可用网格计算节点使用模糊聚类方法划分为不同的逻辑分组, 划分为不同的逻辑分组,每个分组称为一个逻辑机群. 辑机群.
基于模糊聚类的机器选择算法
3 优化选择理论优化选择理论(OST)

网格计算中任务调度算法的研究概要

调度算法的研究,直接关系到网格中调度的效率和质量,在网格计算技术的研究中有着非常重要的作用。

由于网格资源具有异构性、动态性、自治性等特点;另外,众所周知,任务调度问题是NP完全问题,因此如何设计出一种性能优良的调度算法,尽可能提高网格计算的效率,是一个值得研究的课题。

启发式调度算法是解决NP完全问题的一种有效方法。

Min—Min算法是一种典型的启发式算法,它总是调度完成时间最短的任务,具有实现简单、总时间跨度短的优点,但也有机器严重负载不均衡的缺点;QoS Guided Min-Min算法把任务分成高QoS任务和低QoS任务,先对高QoS任务使用Min-Min算法进行调度,然后再对低QoS任务使用Min-Mi n算法进行调度,虽然在一定程度上改进了
Min—Min算法,但仍然存在不足,有待改进。

基于此,本文主要进行了以下几个方面的工作:
1.首先介绍了网格计算的基本概念、特点、体系结构及调度模型,研究了任务调度算法的类型及特点。

2.分析了网格计算中任务调度的特点和目标,并对几种典型的网格模拟器进行了研究,本文选择了GridSim这一网格仿真工具对任务调度进行仿真实验。

3.通过对Min-Min算法和QoS Guided Min—Mil3算法的分析和研究,发现了两种算法的不足,并针对其不足提出了基于任务优先级和QoS约束的Min—Min 算法。

4.基于GridSim仿真工具,用程序模拟实现Min—Min算法、QoS Guided
;
’I ■■r。

浅析网格环境中的任务调度算法

理论探讨・ＴｈｅｏｒｅｔｉｃａｌＤｉｓｃｕｓｓｉｏｎ
浅析网格环境中的任务调度算法
刘冬晖
（甘肃工业职业技术学院
甘肃天水７４１０２５）
【摘要】网格系统由大量异构资源组成，具有复杂、动态和自治等特点。高效的调度算法可以充分利用网格系统和处理能力，从而提高应用程序的性能。本文提出ＳｅｇｍｅｎｔＱｏｓＭｉｎ — ＭｉｎＲＲ任务调度算法，平衡了负载，提高了任务的完成时间和平均等待时间。【关键词１网格；调度算法；Ｑｏｓ；平衡负载
— ｓｕｆｆｅｒａｇｅ算法，缩短调度跨度的同时保证较小的任务等待时间。文献［５］提出了同时考虑任务带宽要求和负载均衡要求的改进算法，设计了一种有依赖关系的任务调度算法。本文提出ＳｅｇｍｅｎｔＱｏｓＭｉｎ．ＭｉｎＲＲ任务调度算
法，平衡了负载，提高了任务的完成时间和平均等待时
节点组合起来，成为一张 “ 网格 ” 。从而能够充分地利用网络中的空闲计算能力，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源等全面的共享。随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的发展ｆｉｅｎｔｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｔａｋｅｆｕｌｌａｄｖａｎａｇｔｅｏｆｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｐｏｗｅｒｇｒｉｄｓｙｓｔｅｍａｎｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅａｐｐｌｉａｔｃｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓ

带期限的作业调度算法[整理]

算法设计思想：如果J是作业的可行子集，那么可以使用下述规则来确定这些作业中的每一个作业的处理时间：若还没给作业i分配处理时间，则分配给它时间片[a-1,a]，其中a应尽量取最大且时间片[a-1,a]是空的。

此规则就是尽可能推迟对作业i的处理。

于是，在将作业一个一个地装配到J中时，不必为接纳新作业而去移动J中那些已分配了时间片的作业。

如果正被考虑的新作业不存在像上面那样定义的a，这个作业就不能计人J。

各作业的效益值放在P[ ]中，并按效益值非增次序排列，期限值放在D[ ]中，F[ ]用于存放最大期限值，J[ ]用于存放最优解，Q[ ]用于存放作业的调度次序。

算法描述：line procedure FJS(D,n,b,j, k)//找最优解J=J（1），…J（K）////D(1),…..,D(n)是期限值,n>=1.作业已按//P(1)>=P(2)>=….P(n)被排序，//b=min{n,max{D(i)}}//integer b,i,k,n,j ,l,D(n),J(n),F(0:b),p(0:b)for i=1to n do //将树置初值//F（i）ßi;p(i)ß-1repeatKß0 //初始化J//for iß1 to n do //使用贪心规则//jß FIND(min(n,D(i) ))if F(j)不为０then kßk+1;J(K)ßi //选择作业i//lßFIND(F(j)-1); call UNION(l,j)F(j)ßF(1)endifrepeatend FJS算法分析：此算法的时间复杂度为:O(na(2n,n))（Ackerman函数的逆函数。

）；它用于Ｆ和Ｐ的空间至多为２n个字节。

作业调度算法设计

作业调度算法设计作业调度是指在多道批处理系统中，根据作业的优先级、大小、执行时间等因素，合理安排作业的执行顺序，以提高系统的效率。

合理的作业调度算法设计能够显著提高系统的吞吐量和响应时间，从而提高系统的性能。

本文将介绍作业调度的概念、目标和算法设计，并分别介绍几种常用的作业调度算法。

一、作业调度的概念和目标作业调度是指在操作系统中，根据各个作业的性质和要求，决定其使用处理机的先后次序，以保证系统能够高效地运行。

作业调度的目标主要包括：1.最大化系统的吞吐量：尽可能多地完成作业，提高系统的工作效率。

2.最小化作业的等待时间：减少作业的等待时间，提高系统的响应速度。

3.平衡系统的负载：合理分配处理机和其他系统资源，使得各个作业都能得到合理的执行。

1.先来先服务（FCFS）：按照作业到达的先后顺序进行调度。

优点是简单直观，但缺点是容易出现"饥饿"现象，即长作业占用处理机时间，导致短作业等待时间过长。

2.最短作业优先（SJF）：根据作业的执行时间选择最短的作业先执行。

优点是能够最大程度地减少平均等待时间，但需要事前知道每个作业的执行时间。

3.优先级调度：根据作业的优先级选择优先级最高的作业先执行。

优点是能够满足不同作业的不同需求，但需要事先为每个作业设置优先级。

4.时间片轮转：将处理机时间划分为若干个时间片，每个作业在一个时间片内执行完毕或者未执行完毕时，切换到下一个作业继续执行。

优点是能够公平地分配处理机资源，但在长作业时可能会导致作业切换频繁。

5.多级队列调度：根据作业的特性和需求，将作业分成不同的队列，每个队列优先级不同，根据队列的优先级选择一个作业执行。

优点是能够灵活调度不同优先级的作业，但需要根据实际情况合理划分队列。

三、总结作业调度是多道批处理系统中一个重要的环节。

合理的作业调度算法设计能够显著提高系统的性能。

各种作业调度算法各有优劣，应根据实际系统的特点和需求选择合适的算法。

浅析周期性任务系统调度的MCS任务模型

浅析周期性任务系统调度的MCS任务模型作者：陈洪琪涂珍王志军来源：《发明与创新·职业教育》2018年第05期摘要：随着技术的发展，嵌入式实时系统处理能力飞速提升，如汽车和飞机的电子系统集合了数百个处理器。

受嵌入式系统体积和能耗等方面制约，许多原来不同子系统（组件）中的关键性应用被共享到单个处理器（硬件）平台中，这就导致混合关键系统（简称MCS）的出现。

关键字：MCS；系统模型一、MCS现状分析如今，已有的调度策略能一定程度上提升系统的可调度性，但依然存在许多问题：其一，很多策略是基于单核平台，不能直接应用于多处理器之间的任务处理；其二，任务模型大多基于周期性任务或偶发性任务，忽略了兼容周期性与偶发性两种形态的存在；其三，主要目标为关键性任务的成功率，忽略了其他系统指标和有效利用率。

周期性任务系统调度方法研究的MCS系统模型提出了基于多核平台的任务调度策略，使系统不仅获得较高的成功率，还具备较强的综合性能，能有效利用已有的硬件环境。

二、MCS趋势分析MCS具有不同关键性等级的任务，下面对其系统模型和代表性调度策略进行分析。

Vestal等首先利用形式化提出了MCS系统任务模型，系统由k个组件的有限集合来表示，每个组件拥有一个关键性级别记为L。

任务τi是一个四元组组成：τi=（Ti，Di，Ci，Li），其中：Ti、Di、Ci和Li分别为任务τi的周期、截止期、估算执行时间和关键性级别。

由于许多任务参数与关键性级别没有太多联系，如最坏估算执行时间（WCET，Ci）。

随着关键性级别越高，Ci的数值越大，但其准确数值难以估算，估算WCET需要花费大量的系统资源，会导致MCS系统中的资源浪费。

Baruah等从任务执行时间和周期与关键性级别关系的角度改进了MCS任务模型，任务τi 是一个四元组组成：τi=（Di，Li），其中分别为表示执行时间和周期的向量，对于任意两个关键性级别L1、L2，关键性级别高的任务，具有更高的估算执行时间、周期以及更大数值的截止期。

任务调度算法范文

任务调度算法范文任务调度算法是指在多道程序设计中对多个任务进行安排和分配的一种策略。

它能够根据一定的规则和算法，合理地将任务分配给不同的处理器或资源，以达到提高系统的性能和效率的目的。

常见的任务调度算法有静态调度算法和动态调度算法。

静态任务调度算法是在任务在系统中执行之前就已经确定好了各任务的执行顺序和分配的资源。

常见的静态调度算法有最早截止时间调度算法、最短处理时间调度算法、最高响应比调度算法等。

最早截止时间调度算法是指将截止时间最早的任务优先调度，在实时系统中被广泛应用。

该算法保证了任务的截止时间得以满足，在任务数量不大且期限严格的情况下，具有较好的性能。

最短处理时间调度算法是指将处理时间最短的任务优先调度。

该算法能够减少整个系统的平均响应时间，提高系统的执行效率。

最高响应比调度算法是指将响应比最高的任务优先调度。

响应比是任务的等待时间和任务执行时间的比值。

通过考虑任务的等待时间和执行时间，该算法能够使得执行时间较长的任务得到优先调度，以提高系统的响应速度。

动态任务调度算法是在任务执行过程中动态地进行任务的分配和调度，根据不同的情况来动态调整任务的分配策略。

常见的动态调度算法有最短作业优先调度算法、轮转调度算法、优先级调度算法等。

最短作业优先调度算法是指将处理时间最短的任务优先调度。

该算法能够减少任务的等待时间，提高系统的响应速度。

轮转调度算法是指按照顺序将任务分配给处理器，每个任务只能执行一定的时间片（时间量），然后切换到下一个任务。

该算法能够公平地分配资源，但在任务数量较多或者任务的处理时间差异较大时，可能导致较长的等待时间。

优先级调度算法是指根据任务的优先级来进行调度。

任务的优先级可以根据任务的重要性或其他指标进行确定。

任务的优先级越高，调度的优先级也越高。

该算法能够根据任务的重要性进行调度，但可能导致低优先级的任务长时间等待。

总结起来，任务调度算法通过合理地分配任务和资源，可以提高系统的性能和效率。

截止期约束下QoS导向的网格任务调度算法

截止期约束下QoS导向的网格任务调度算法
罗慧敏;阎朝坤;罗军伟
【期刊名称】《河南大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2010()6
【摘要】网格系统具有异构性和动态性,同时运行在网格之上的任务对资源的需求也不同,从而使任务调度变得极其复杂.针对网格任务的资源QoS和截止时间QoS 要求,提出一种截止期约束下的QoS导向的任务调度算法.采用GridSim模拟实验表明该算法相对于QoS-guided Min-min和MOR,任务完成比率得到了大幅度提高,同时能有效保证系统的负载均衡.
【总页数】5页(P632-636)
【关键词】网格;任务调度;截止时间;QoS;GridSim
【作者】罗慧敏;阎朝坤;罗军伟
【作者单位】河南大学计算机与信息工程学院;河南理工大学计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.QIACO:一种多QoS约束网格任务调度算法 [J], 孙伟峰;覃振权;李明楚;胡晶;陈媛芳
2.基于多QoS约束的数据网格任务调度算法研究 [J], 李飞;王浩;张琨;牛京武
3.网格环境下基于多QoS约束的任务调度算法研究 [J], 王大成;龚跃;张异;周凯熙;仇春辉
4.基于QoS约束的网格任务调度算法 [J], 王浩;李飞
5.面向任务优先级和Deadline约束的网格QoS任务调度算法研究 [J], 赵丰;赵端正
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