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网格任务调度是采用适当的调度策略把应用程序分配到异构的计算节点上进行高效的执行并返回正确结果的过程。本文研究了经典网格任务调度模型,分析了各自的优缺点,并提出了一种包含有树形全局调度模型和局部调度模型的两层结构模型,此树形全局调度模型通过负载从根节点自上而下的迁移,能够很好地实现网格系统的负载平衡。通过二叉树的节点删除算法能够很好地解决模型中节点的失效问题,因此具有很好的安全性和可靠性。 相似文献
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Hadoop特有的集群任务,在真正运行之中,常会凸显不均衡态势下的负载情况。本文辨识了集群节点表现出来的执行特性、节点执行能力。建构在节点能力根基之上的多重任务,含有自适应调度这一配置方式。这类调度路径,按照节点特有的历程、现存负载状态、节点特性及关联的失效率,调整着各时段的运行总量。测验出来的数值表明,集群任务耗费的完成时段被显著缩减,节点荷载的总负荷均衡,资源调配适当。 相似文献
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资源负载均衡是提高云计算资源调度效率的重要因素,为提高云计算中任务调度的效率,减少执行时间,针对传统的资源均衡算法在没有考虑到云计算环境下的资源节点安全性因素,复杂度高,效果不好的问题,提出一种引入安全性函数分形维特征重组的资源均衡算法。建立任务调度策略及资源均衡模型,构造任务调度所需要时间、费用、可靠性等方面的因素进行特征描述,对负载资源信息流的分形维信息特征提取,通过分层化状态重组,实现对资源负载的均衡处理,得到负载目标函数,提高任务处理效率。实验结果表明,该算法进行Cloud Sim平台下的负载云计算任务调度和负载资源均衡,能有效节省任务执行时间,降低计算开销,执行效率优越于其它算法。 相似文献
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实现功率增益是电力GIS配网的重要目的,传统的电力GIS配网中基于电网负载传输速率和节点发射功率算法进行调度控制,控制链路之间产生差拍分离,负载均衡效果不好,功率增益不明显,影响电力GIS配网和调度性能。提出一种基于PID神经网络控制的GIS配网调度方案,设计GIS配网PID无差拍控制算法,构建GIS配网节点发射功率博弈的纳什均衡博弈模型,控制方程中基于纳什均衡解求解簇首节点的最佳发射功率,实现GIS配网中所有簇首节点有最佳发射功率。仿真结果表明该算法具有良好的收敛性,簇首节点的发射功率有较高增益,降低了节点能耗,提高GIS配网性能。 相似文献
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当前的P2P(Peer-to-Peer)点播流媒体系统中数据调度算法未能充分利用每个用户节点自身的特性。本文在分析典型数据调度算法基础上提出一种基于节点可选度的数据调度算法(B-SSP算法)。该算法一方面在调度下载数据块时综合考虑了邻居节点带宽能力及其所拥有的数据信息,另一方面对服务节点的请求处理过程进行了优化。B-SSP算法有利于提高用户节点播放视频的连续性,降低流媒体服务器的负载压力,从而改善P2P点播流媒体系统的整体服务质量。仿真结果和实际应用表明算法性能良好,适用于用户节点能力差异较大的P2P点播流媒体环境。 相似文献
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提出一种新的混合遗传算法。该算法在基于传统遗传算法的基础上采用了分组和负载均衡策略。仿真实验结果表明,这种调度算法有效地实现了资源的负载均衡。它相对于传统遗传算法,收敛速度更快,能产生更好的调度结果。 相似文献
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《科技广场》2015,(11)
云计算是信息时代的新型的计算模式,代表着下一代的互联网技术。资源调度和管理是云计算的关键技术之一,资源调度的目标包括满足用户服务质量、提高资源利用率、节点负载均衡等,为此有必要借助各种调度策略与各优化算法对资源调度方案进行优化,以提高任务和资源的匹配效率。聚类是将物理或者抽象的对象集合依据相似程度划分为若干类群,源于数学、统计和经济等领域,并广泛应用于很多领域。在云计算资源调度中,用户任务的资源需求特征异同,本文基于相似分治的思想,对用户任务进行聚类处理后优化调度是云计算资源调度研究的一个有效思路。实验仿真表明,任务聚类策略有效地提高了后续任务资源调度优化的效率。 相似文献
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基于链路同态解析的WSN路由选择算法 总被引：3，自引：0，他引：3
《科技通报》2015,(8)
通过优化无线传感器网络(WSN)的路由选择算法,实现负载均衡,节省WSN节点的能量开销。传统的路由选择算法使用基于汇聚节点随机链路分析的路由选择算法,控制网络中节点的密度实现路由选择,算法受到外界干扰较大,性能不好。提出一种基于链路同态解析的WSN路由选择算法。设计WSN节点的能量调度算法,提取网络传输的数据多路复用器输出端口的数据,找到经过最短路径数目最多的边并将它从网络中移除,采用能量剩余度同态解析模型,把WSN的能量节点变换到链路同态解析波束域中,实现WSN路由选择算法改进,实现WSN节点的能量调度,提高WSN的负载均衡能力。仿真结果表明,该算法能优化WSN的路由选择,节点的平均能量消耗最低,提高了WSN的可靠性和生存周期。 相似文献
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围绕如何提高分布式渲染任务执行效率这一目标,重点研究了LSF作业管理系统工作原理以及扩展调度插件机制,设计并实现了依据服务节点负载量及处理能力选择候选主机的分布式渲染调度算法（DRS）,并利用LSF调度插件嵌入自定义调度模块,该模块能与系统内置调度模块协同工作。最后构造仿真集群执行环境,通过模型渲染验证了算法的有效性。 相似文献
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SMES3.0是中国石化信息化建设的一项重要成果,生产平衡功能基于生产平衡数据准备后的物理节点量和物理移动关系,利用系统提供的统一规则库、算法库、工厂模型及模型求解器,自动完成节点拓扑模型动态生成和节点量平衡计算,达到炼化企业的调度级平衡,为生产调度提供数据支撑。本文就长岭分公司SMES系统在生产调度的实施进行了阐述,根据企业装置物料移动特点,在遵循系统规则的前提下优化运用,细化了管理粒度,使业务流程更规范、生产执行更科学。 相似文献
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为了解决云计算环境下,数字图书馆云数据中心虚拟机集群资源负载不平衡的问题,本文提出了一种云计算环境下,基于负载平衡的数字图书馆虚拟机集群资源调度策略。该策略可减少云计算环境下数字图书馆虚拟机的迁移数量,并改善云数字图书馆的用户服务质量。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
传统方法使用量子群遗传进化方法进行云存储系统任务调度的执行开销建模,在数据汇聚和协议传输中没有考虑量子态的相干性和感知节点的方向性,不能全局搜索最优量子位,执行开销不能实现最小化。提出一种基于量子群聚类的云存储调度最小执行开销建模算法,首先进行量子群聚类进化策略和云存储系统任务调度模型总体设计,设计基于量子群聚类的云存储系统任务调度分配协议,进行有效的资源调度设计,整合云计算中心资源,提高资源利用率,减少任务执行时间。仿真结果得出,该算法能使云存储系统任务调度执行开销与任务规模的匹配性能最佳,性能优于传统算法,在云存储信息管理系统等领域具有较好的应用价值。 相似文献
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针对数据库集群负载过重问题,本文提出了一种基于Markov的数据库集群负载均衡优化模型。该模型引入了基于两级事务管理器的中间件模型,提高写数据库操作的效率,并采用Markov模型预测采样周期内执行节点负载信息,并结合滑动窗口方法来更新管理节点内各执行节点的负载信息记录,然后针对综合性能指标对其进行负载均衡优化。实验表明,基于Markov的数据库集群负载均衡优化模型在可靠性和性能上得到了提高,该模型切实有效。 相似文献
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在一般的云计算作业调度算法中普遍存在因为执行作业增多而导致的执行速度较慢的问题。本文以此入手提出了以蚁群算法位基础的改进后的GT算法。改进后的算法首先初始化各个参数,之后借助于GT算法来寻求初始信息素,并把它变为蚁群算法的启发式信息。接着采用蚁群算法进行构造个体解和求解目标函数值的操作,最后进行任务调度工作。仿真试验结果表明,本文提出的基于蚁群算法的改进GT算法在云计算海量作业调度优化中,表现出了比标准GT算法更快的响应速度、更低的负载和更快的执行速度。 相似文献
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提出一种智能分布式电力调度系统的协同调度方法,采用三类时隙,即前导时隙、若干中断时隙和大量分配时隙分布式管理的思想,采用高效时分多址协议对每个电网节点的耗电信息进行收集,然后采用协调调度,综合考虑整个电网的负载能力,对每个节点的供电进行智能化的分配,并且采用反馈系统不断调整,达到最优供电状态;采用一组节点进行实际的供电管理实验,结果显示,分布式协同调度算法能够更加高效的调度系统电力,相同载荷情况下,平均效率高出约15%,在电力管理系统中具有广泛应用的价值。 相似文献
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负载自适应的CoMP调度策略 总被引：1，自引：0，他引：1
研究LTE-A下行CoMP调度技术.针对系统负载差异的场景,说明单一CoMP调度模式的缺陷;同时针对2类CoMP技术,给出相应地提高小区边缘和小区整体吞吐量的调度策略.通过理论分析和系统级仿真验证,研究系统负载对调度策略性能的影响,最后提出一种能自适应于非均衡负载的CoMP调度策略.综合评估表明,CoMP联合传输在低负载下和CoMP协调调度在高负载下均具有较优性能,而优化策略复杂度低,且能适应系统负载变化,可进一步提高系统性能. 相似文献
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针对云计算系统规模大且执行任务数量多的问题,需要对其进行合理有效的资源调度。目前,云资源调度相关研究主要考虑负载均衡、能源消耗以及用户服务质量等问题,合理的云资源调度算法可以提高系统负载均衡度,改善系统资源利用率和能耗,同时也能提升用户服务质量。文章将近年来国内外研究成果进行了分类探讨,并分析了现有研究的优点及不足。 相似文献
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大运算量算法的分布式协同实现是解决该算法实现问题的重要途径。提出一种云平台下基于量子度分配的算法协同实现方法,首先将所有的调度任务等效为量子态,采用量子动态来衡量任务的实时调度执行情况,然后通过统一的管理节点实现系统最优化调度。最后采用实际算法进行系统调度测试实验,结果显示,采用云平台下基于量子度分配的算法,相对于传统调度方法,系统整体效率提高了32%,具有很好的应用价值。 相似文献
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基于云计算的MAC层数字化信息平台是整合教育信息资源的基础设施,由于在云平台中进行频繁性大数据查询等操作,导致解析引擎中的缓存数据负载压力增大,需要进行缓存数据预取设计。提出一种基于QoS信息特征信息维度匹配的MAC层数字化信息平台解析引擎缓存数据预取算法,对802.11e MAC层数字化信息服务平台进行数据压缩预处理,采用云计算对存放进入缓存的数据对象进行QoS信息特征维度匹配,通过非高斯函数极限分离特性,最大限度对各独立变量进行自相关成分表征,提取QoS信息特征,在MAC层数字化信息服务平台中进行数据传感器分布设计,根据每个段中的数据节点个数,动态分配数据,使系统完成数据的动态存储与访问,得到对解析引擎数据的预取调控函数。仿真实验结果表明,该算法进行MAC层数字化信息平台解析引擎缓存数据预取,数据访问延迟率均小于其它算法,证明了该算法的优越性。 相似文献