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一种多qos驱动的物联网资源分层调度方法

中北大学学报（自然科学版） 2017年第3期38卷 333-340页

作者：张春光曾广平王洪泊涂序彦北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

现有物联网系统普遍采用先来先服务的单一资源调度策略,不能很好地满足实时性和个性化需求.针对物联网系统的复杂性及需求目标的多样性,提出了一种多qos驱动的物联网资源分层调度架构,建立了面向物联网的多qos定义及形式化模型,并在此... 详细信息

现有物联网系统普遍采用先来先服务的单一资源调度策略,不能很好地满足实时性和个性化需求.针对物联网系统的复杂性及需求目标的多样性,提出了一种多qos驱动的物联网资源分层调度架构,建立了面向物联网的多qos定义及形式化模型,并在此基础上提出了一种基于信息熵的、包含分类请求和精准选择两个过程的多qos驱动的调度方法.仿真结果表明该资源调度方法能有效保障用户请求相对公平性,满足不同用户的实时性和个性化需求,提高了资源的利用率.

关键词：分层调度多qos SOA 物联网

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矿山物联网多qos属性融合机制研究

矿山物联网多QoS属性融合机制研究

作者：宋得名安徽理工大学

学位级别：硕士

随着网络技术的快速发展和应用不断扩大,在矿山安全生产领域,探索煤矿安全开采的新方法成为了当前的热门课题。矿山物联网技术的出现,将矿山基础设施整合为一个有机整体,实施有效的协同管理与控制,为深入研究煤矿安全生产和预警救援新... 详细信息

随着网络技术的快速发展和应用不断扩大,在矿山安全生产领域,探索煤矿安全开采的新方法成为了当前的热门课题。矿山物联网技术的出现,将矿山基础设施整合为一个有机整体,实施有效的协同管理与控制,为深入研究煤矿安全生产和预警救援新体系提供了新的思路。在动态复杂的矿山环境下,矿山物联网终端节点服务质量(qos)是必须要考虑的一个重要因素。随着矿山物联网网络的不断扩大,所承载的业务也越来越多,在已有的以qos为目标的网络体系中,大都只选取一维的qos参数,无法保障业务的服务质量。基于此,矿山物联网多qos属性融合机制的研究是本文的研究核心。本文先是从系统框架这一全局角度出发,融入业务感知技术,提出矿山物联网自适应qos系统结构,为开展后续的工作打下基础;然后针对矿山物联网环境中的网络延时、资源负荷等不确定性及qos参数的模糊性,结合D-S证据理论和Vague集的方法对矿山物联网qos的参数进行测量和评估,为下一步业务qos优先级动态自适应调整提供数据支持;最后根据仿真结果分析,得出本文所提出方法的优越性,以满足矿山物联网终端业务qos的需求。主要的研究内容组织如下:首先,本文参考区分网络Diffserv模型提出了矿山物联网自适应qos原型网络结构,结合业务感知技术,感知业务类型和相关参数。文中详细阐述了业务感知模块的设计,以及业务感知技术的实现流程。本文设计的网络框架能够体现矿山物联网智能感知、动态感知等方面的需求,对业务qos保障具有很重要的意义。其次,考虑到矿山物联网环境网络的延时和负荷不确定问题,以及qos属性的不确定性,基于业务感知技术,结合D-S理论和Vague集理论,描述qos不确定参数的分层评价系统,提出了基于证据推理的Vague集多qos属性融合方法。该方法将具有不确定性的qos请求映射到评估级别,然后使用ER算法来获得用于参数融合的综合效用值,并获得服务qos优先级。最后,本文研究业务qos优先级动态自适应调整方法。基于上述提出的综合效用值,本文使用效用函数对业务qos优先级进行判定并封装形成认知分组,并引入中断思想,对业务qos优先级进行动态修正,能够让用户在已有的网络状态下,获得最优的服务质量。仿真实验结果表明,该方法即使是在网络链路拥塞的情况下,也能够优先通过高优先级的业务包,并且该方法相比较传统的方法具有更低的丢包率,改善qos优先级动态调整问题,能够有效地提高服务质量。

关键词：多qos 业务感知 Vague集 D-S证据理论效用函数自适应 qos优先级

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多云环境下多qos约束的资源调度算法

多云环境下多QoS约束的资源调度算法

作者：唐欢广东工业大学

学位级别：硕士

云计算按需提供资源和动态可扩展的特性使计算能力能够成为互联网商品,并向缺乏计算资源的用户提供计算服务。近年来,许多企业用户选择将大量应用程序部署到多云系统中。对于一些敏感型任务,重要的是要保证其安全性和可靠性。在云计算... 详细信息

云计算按需提供资源和动态可扩展的特性使计算能力能够成为互联网商品,并向缺乏计算资源的用户提供计算服务。近年来,许多企业用户选择将大量应用程序部署到多云系统中。对于一些敏感型任务,重要的是要保证其安全性和可靠性。在云计算中任务调度是核心问题,在多云环境下如何在满足不同用户对资源不同需求的情况下将用户任务合理分配到虚拟资源上进行处理是需要解决的问题。因为这不仅影响到用户的租用体验,而且对云服务提供商的资源提供能力、服务器负载均衡能力、运营成本控制能力都有重大影响。本文分别对多云系统中的独立任务调度和工作流任务调度问题进行了研究,并提出了新的调度方案。本文主要工作如下:(1)针对独立任务的调度工作优化目标为:在可靠性和安全性约束下优化多云环境的任务调度执行时间和成本。首先,在信任方面,提出了用户任务和资源之间的匹配策略,以尽可能为用户提供匹配的资源,满足用户对资源性能、安全性和可靠性偏好需求。然后,根据先前的匹配结果,迭代地执行多轮再分配,通过最小化预估完工时间的方差值来优化已提交任务的总执行时间和总成本。在云资源调度仿真工具Cloud Sim中实现了本文提出的MMA算法,改进的布谷鸟搜索(MCS)算法,混合混沌粒子搜索(HCPS)算法,改进的人工蜂群算法(MABC),Max-Min和Min-Min算法进行仿真。仿真实验结果表明,该方法实现了更短的完工时间、更低的执行成本、更高的资源利用率、更短的完工时间与执行成本的平衡和更加稳定高效。(2)针对工作流任务的调度工作优化目标为:在可靠性和成本预算约束下优化多云环境下整个工作流调度的执行时间。首先,对工作流进行预处理并根据工作流的结构将其DAG图划分为有序层,使得同一层的任务相互之间是独立的。然后,为每一层分配可靠性和成本预算,并且在每一层中根据任务的最早完成时间进行优先级排序。最后,为每一层的任务依次选择符合可靠性和成本预算且使得两者之间平衡函数值最小的虚拟资源。本文提出的LPS算法与MCS算法、HCPS算法和MABC进行了试验对比分析,仿真实验结果表明,该算法能够更加灵活地根据用户的预算为用户选择虚拟机资源进行调度。

关键词：多云多qos 任务调度安全性可靠性预算

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基于多qos目标的工作流任务调度算法

计算机工程 2008年第10期34卷 126-128,140页

作者：胡志刚胡周君中南大学信息科学与工程学院长沙410083

根据工作流任务的结构特点对其进行分区,按照任务量和通信量将总工作流截止日期和总工作流花费分为每个任务分区上的子截止日期和子花费,在考虑用户多个qos要求及工作流任务间通信时间的基础上,提出基于信任与花费的综合效益函数,给出... 详细信息

根据工作流任务的结构特点对其进行分区,按照任务量和通信量将总工作流截止日期和总工作流花费分为每个任务分区上的子截止日期和子花费,在考虑用户多个qos要求及工作流任务间通信时间的基础上,提出基于信任与花费的综合效益函数,给出信任与花费权值的确定方法以及一个以综合效益最优为目标的调度算法——TCD,算法通过追求局部最优达到全局多目标优化调度。与其他算法的比较表明,该算法服务拒绝率最多可降低15%,能较好地满足用户多qos要求。

关键词：工作流多qos 任务分区综合效益函数

基于Vague集的不确定性qos网格资源调度算法研究

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基于Vague集的不确定性QoS网格资源调度算法研究

作者：罗楚广东工业大学

学位级别：硕士

随着科技的发展和信息的爆炸,在计算科学、工程和商业领域,人们通常需要进行一些大规模的复杂计算,对计算能力的要求越来越高。超级计算机系统(Super Computer System)作为高性能计算的一种有效解决方法,由于其高昂的使用成本,让许多有... 详细信息

随着科技的发展和信息的爆炸,在计算科学、工程和商业领域,人们通常需要进行一些大规模的复杂计算,对计算能力的要求越来越高。超级计算机系统(Super Computer System)作为高性能计算的一种有效解决方法,由于其高昂的使用成本,让许多有现实需求的中小企业和科研单位望而却步。1998年以美国资深科学家Ian Foster教授为代表,提出了一种新的分布式并行计算体系结构,网格。它通过网络和协议将分布在全球的各种“空闲”的计算资源、存储资源和信息资源等实现网络互联和全面共享,形成一台虚拟的超级计算机,通过统一的接口向用户提供低成本高性能的计算服务,成为性能计算的重要发展方向。相比于传统的分布式计算系统,网格的规模更为庞大,对资源的兼容性更强。最重要的是网格是对现有资源能力的整合利用,在不增加新的计算设备的条件下为用户提供便捷、可靠、低成本的资源使用服务,以及网格开放、跨平台和易于扩展等优点,网格计算技术得到工业界和学术界的广泛关注。网格资源管理和任务调度是网格系统的核心组成部分,也是网格对外输出服务资源和执行用户任务的重要前提。在已有的以服务质量(qos,Quality of Service)为目标的网格资源调度算法中,大都只选取一维的qos参数,对于多维qos的资源调度研究较少,且针对的是精确匹配,没有考虑到用户使用网格服务提出精确qos需求的难度,以及精确匹配造成可选资源范围较小,匹配度不高等问题。针对现有研究中存在的不足,本文在前人的基础上,做了如下工作：一、本文使用Vague集来描述不确定性的用户任务Qqos需求,给出了精确值、区间值和定性值qos测量的Vague集模型,并使用证据推理(ER)算法对分层的qos参数向上进行信息融合,得到上层广义属性在各评估等级上的Vague值分布,以计算用户任务的综合效用值,并根据效用值的大小确定任务调度的优先级。以“较为准确”的方式来表示用户真实的服务质量需求,为任务调度奠定基础。二、提出基于资源属性加权聚类算法的分层网格资源发现模型,通过对网格资源节点进行聚类分析,将具有相似性能的网格资源聚集在一起形成资源域,以整体的形式对外提供服务,在提高低连接度资源节点“能见度”的同时,将网格资源发现过程缩小在一个个资源域的局部子空间并行进行,以提高资源发现效率和利用率。三、针对已有以服务质量为目标的网格资源调度算法精确匹配的不足,本文提出基于Vague集相似度的多qos网格资源调度算法(Multi-qos VSS),该算法优先调度高qos需求的任务进行适度匹配,并提供在用户可接受阈值范围内的资源协商机制。通过仿真实验对比,基于Vague集相似度的多qos网格资源调度算法比Min-min算法在任务平均完成时间、平均使用成本、资源请求成功率和资源利用率方面更有优势,且在“恶劣”网格环境下的适应性更好,在保证用户qos需求的前提下,能够很好地实现任务资源间的映射与匹配。

关键词：网格计算多qos Vague集网格资源管理调度算法

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一种NGB-W多管道业务数据复用方案

电视技术 2017年第2期41卷 70-76页

作者：王达超李明齐蔡青春中国科学院上海高等研究院上海201210 中国科学院大学北京100049

针对下一代广播电视无线网(NGB-W)采用管道化技术的多qos业务应用需求,给出了一种多管道业务数据的资源映射复用方案,并提出具体的复用参数计算方法和多管道数据基带成帧控制策略。该方案根据获得的系统参数和各管道的业务数据速率及其... 详细信息

针对下一代广播电视无线网(NGB-W)采用管道化技术的多qos业务应用需求,给出了一种多管道业务数据的资源映射复用方案,并提出具体的复用参数计算方法和多管道数据基带成帧控制策略。该方案根据获得的系统参数和各管道的业务数据速率及其比例关系,确定每个物理帧中承载的各管道业务数据占用的物理资源量;根据所有管道业务数据占用的物理资源总量,确定物理帧长;根据到达的各管道的业务数据速率和复用参数,依次形成各管道的业务数据基带帧。仿真表明,所提方案既可有效从巨量的系统参数和业务数据参数组合中筛选出既可以满足各管道业务数据率要求,又可以实现具有不同qos要求的所有管道业务数据承载于一个物理帧中。

关键词： NGB-W 广播电视多管道复用多qos 复用网关

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基于云计算环境的任务调度算法分析与改进

基于云计算环境的任务调度算法分析与改进

作者：孙利新哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

云计算作为一种新兴的商业计算模式得到了许多大型IT企业和研究机构的广泛关注,并在众多应用行业的研究和推动下得以迅猛发展。云计算采用虚拟化技术将规模庞大且异构的硬件基础设备转换成可统一管理的虚拟资源池,用户可方便地获取其中... 详细信息

云计算作为一种新兴的商业计算模式得到了许多大型IT企业和研究机构的广泛关注,并在众多应用行业的研究和推动下得以迅猛发展。云计算采用虚拟化技术将规模庞大且异构的硬件基础设备转换成可统一管理的虚拟资源池,用户可方便地获取其中各类灵活使用的虚拟资源,而无需关心它们的具体分布位置及底层配置情况。由于云计算系统的用户数量和任务数量非常巨大,几乎时刻都在处理着海量的数据,所以如何合理地分配虚拟资源,在兼顾时间和计成本的同时达到系统负载均衡,满足不同用户任务的服务质量需求是云计算任务调度算法研究的关键。论文对标准蚁群算法进行了分析,针对其收敛慢、全局搜索较差、容易陷入“停滞”状态等不足,通过引入混沌理论对蚁群搜索过程进行优化,进而提出一种改进蚁群任务调度算法。该算法采用混沌序列增加了转移概率的随机性,对较优路径和其它路径上的信息素挥发因子进行不同程度的调整,并根据蚂蚁在搜索过程中的不同阶段定义了不同的信息素更新规则,尽可能地避免了搜索陷入“停滞”状态,同时也改善了资源的负载均衡状况。在充分考虑了不同用户任务的服务质量需求的情况下,结合了标准蚁群算法的优点,提出一种基于蚁群模型的多qos约束任务调度算法。该算法分别对时间、成本、可靠性、可用性和安全性等五种目标约束条件进行统一建模分析,并通过设置不同的权值系数建立任务调度问题的适应度函数。在设计启发函数时,该算法综合考虑了资源节点的计算性能,使任务的计算成本和系统的负载均得到了改善。此外,它还引入了遗传交叉算子,针对局部和全局分别设计了不同的信息更新规则,较大程度上提升了算法的全局搜索能力。最后,在实验中使用CloudSim平台模拟云计算环境,测试了论文中提出的算法并分析了实验得出的结果。由实验一的测试结果可知,改进蚁群算法能有效地缩短任务的平均完成时间,降低任务执行的计算成本,同时使系统的负载更加均衡;分析实验二的结果得知,基于蚁群模型的多qos约束任务调度算法在计算成本和负载均衡方面均表现出良好的性能,并具备良一定可扩展性,同时该算法为后续相关研究提供了很好的借鉴。

关键词：混沌理论蚁群算法多qos 全局搜索适应度函数

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无中心网络任务资源匹配算法研究

无中心网络任务资源匹配算法研究

作者：严敏内蒙古大学

学位级别：硕士

现代的网络技术和服务,带来了全新的无中心网络应用环境。合理的任务资源匹配策略和算法,是提高无中心网络性能的重要手段和方法。传统的网络任务资源匹配算法,已经取得了一定成果,但在多qos约束,多任务并发,以及可扩展性方面还有所欠... 详细信息

现代的网络技术和服务,带来了全新的无中心网络应用环境。合理的任务资源匹配策略和算法,是提高无中心网络性能的重要手段和方法。传统的网络任务资源匹配算法,已经取得了一定成果,但在多qos约束,多任务并发,以及可扩展性方面还有所欠缺。论文以网格计算为例,提出无中心网络环境下的多qos约束的多任务并发的任务资源匹配算法TRMA,主要做了以下几方面工作： 1.进行多qos约束的任务资源匹配。深入分析了无中心网络的动态异构性、分布自治性等特点,依据系统相似理论,TRMA算法转换多qos约束为MADM问题,并改进层次分析法AHP为网络任务匹配了最佳资源。 2.进行多任务并发的资源匹配。探索无中心网络多任务并发匹配的特点,TRMA转换多任务并发匹配为二分图匹配问题,并采用延迟认可的方法,为最多任务并发地匹配了最佳资源,同时发挥了资源的最大效率。 3.进行TRMA算法性能分析。在Gridsim模拟器仿真无中心网络环境下,分析基于FCFS、Round-Robin、TRMA算法的任务资源匹配情况,结果证明TRMA算法即支持可扩展的多qos约束匹配,又支持无规模限制的多任务并发匹配。

关键词：资源调度多qos 多任务层次分析法二分图