单层树型网格下独立任务的周期性调度
任务调度 大模型的应用
任务调度大模型的应用任务调度是指根据一定的策略和算法，将系统中的任务分配给不同的处理单元执行的过程。
在大型模型中，任务调度扮演着关键的角色，它能够有效地提高系统的资源利用率和性能，保证任务按时完成，并提高系统的可靠性和可扩展性。
大型模型通常包含大量的任务，这些任务可能是并发的、异步的，而且需要在不同的处理单元上执行。
任务调度的目标是通过合理地分配任务，使得每个处理单元的负载均衡，并且能够有效地利用系统的资源。
任务调度需要考虑多个因素，包括任务的优先级、处理单元的负载情况、任务的依赖关系等。
任务调度的算法有很多种，常用的包括最短作业优先（SJF）、先来先服务（FCFS）、最高优先级优先（HPF）、时间片轮转（RR）等。
这些算法根据不同的策略和需求来选择合适的任务执行顺序，以达到最优的调度效果。
在大型模型中，通常会结合多种算法来进行任务调度，以满足不同任务的需求。
除了算法之外，任务调度还需要考虑任务的依赖关系。
在大型模型中，任务之间可能存在着依赖关系，即某些任务需要在其他任务完成后才能执行。
任务调度需要考虑这些依赖关系，并保证任务按照正确的顺序执行，以避免出现错误或数据不一致的情况。
在大型模型中，任务调度还需要考虑系统的可靠性和可扩展性。
可靠性是指系统能够在出现故障或错误的情况下，保证任务的正确执行。
可扩展性是指系统能够根据任务的增加或减少，动态地调整任务的分配和调度策略，以适应系统的变化。
为了提高任务调度的效率和性能，大型模型通常会使用分布式任务调度系统。
这种系统可以将任务分配给多个处理单元，并通过网络进行通信和协调，以实现任务的并行执行和负载均衡。
分布式任务调度系统可以根据任务的需求和系统的资源情况，动态地进行任务调度，以实现系统的最优性能。
任务调度在大型模型中起着至关重要的作用。
它能够合理地分配任务，提高系统的资源利用率和性能，保证任务按时完成，并提高系统的可靠性和可扩展性。
通过合理选择调度算法和考虑任务的依赖关系，以及使用分布式任务调度系统，可以进一步提高任务调度的效率和性能。
一种改进的网格任务调度算法
一种改进的网格任务调度算法常民;仇磊【期刊名称】《微型电脑应用》【年(卷),期】2017(33)11【摘要】任务调度算法是网格计算中研究的热点问题之一.其中,Min-Min调度算法是一个简单、快速、有效经典的任务调度算法,但该算法存在着负载不均衡的缺陷.针对此缺陷,在Min-Min算法的基础上提出了一种新的任务调度算法,该算法定义了一个向量RT={rt1,rt2,…,rti,…rtn},rti代表第i个资源已经分配任务运行时间之和,并根据未被调度的任务数所占的比例,把任务分成两部分调度,不同的部分使用不同的规则进行调度.最后对改进的算法进行了有效性和合理性验证.%Task scheduling algorithm is one of the hottest issues in grid computing.Min-Min scheduling algorithm is a simple,fast and efficient classical task scheduling algorithm,but the algorithm has the defect of load imbalance.Based on the Min-Min algorithm,this paper proposes a new task scheduling algorithm.It defines a vector RT={rt1,rt2… rti… rtn},and rti represents the running time sum of the first i resource that have been allocated to tasks.And according to the proportion of the number of non-scheduled tasks,a task is divided into two parts to schedule,different parts use different rules for scheduling.Finally,the validity and rationality of the improved algorithm are verified.【总页数】3页(P30-31,35)【作者】常民;仇磊【作者单位】河海大学计算机与信息学院,江苏南京211100;河海大学计算机与信息学院,江苏南京211100【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.一种改进的启发式网格任务调度算法 [J], 崔玉宝;李建义;薛桂香2.一种基于改进蚁群算法的网格任务调度算法 [J], 钟英姿;杨长兴3.一种改进的进化优化网格任务调度算法 [J], 任长安;罗庆云4.网格计算中一种改进的启发式任务调度算法 [J], 蔡红云;田俊峰;何欣枫;张建勋5.网格环境中一种改进的蚁群任务调度算法 [J], 黄漾;李肯立;曾文因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于最小启动时间判别准则的网格作业调度
长春工程学院学报（自然科学版）2020年第21卷第4期J ChangchunInst Tech（Nat Sci Edi），2020，Vol21，No421/26 103-108ISSN1009-8984CN22-1323/Ndoi：103969/j issn1009-8984202004021基于最小启动时间判别准则的网格作业调度高卫斌1,柳晓龙2（1.宁德职业技术学院，福建宁德355000； 2.福建农林大学计算机与信息学院，福州350002）摘要：针对复杂网格环境下的作业调度，提出了一种新的网格调度模型和作业调度算法。
首先，通过对分布式/并行计算环境和网格计算环境下调度算法的不同特点分析，提出了一种适合于复杂网格环境下的新的网格调度模型，模型由客户、节点、客户作业、队列和调度器构成；然后基于新的调度模型，提出了一种基于最小累计启动时间准则的网格作业调度算法。
调度算法将到达处理器的下一个作业的累计到达时间与处理器的最小累计启动时间进行比较，如果前者大于后者，则把到达作业调度到属于其队列的处理器资源并执行作业处理；否则，作业必须在队列中等待。
采用Turbo C平台实现的仿真结果表明，提出的调度模型和作业调度算法，不仅能够获得良好的调度效果，而且相比于现有的FCFS调度算法，能够减小完工时间。
关键词：分布式/并行计算；网格环境；作业调度；最小累计启动时间；完工时间中图分类号:TP311文献标志码:A文章编号=1009-8984（2020）04-0103-060引言网格计算具有强大的计算能力，能够提供廉价的、可分配的、协调的和可靠访问的硬件和软件基础设施［1］o由于多个应用可能需要大量的计算资源,因此，为了发挥巨大的分布式计算资源的潜在优势，有效和高效的调度算法至关重要。
由于网格计算中资源的巨大和分离，调度问题又成为网格计算环境中最重要的问题之一［］。
作业调度是分布式/并行计算系统中最基本和最重要的环节，关于该领域已进行了大量的研究，并得到了许多理论和实际成果。
一种快速网格任务调度策略
一种快速网格任务调度策略
王莉;窦旻;刘宗田;黄美丽
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2007(034)006
【摘要】网格任务调度目标有很多,如用户要求任务轮转时间短、花费代价小,而资源提供者希望资源利用率高等,这些目标相互冲突,因此网格任务调度不仅是一个NP难问题,而且是一个多目标优化问题.本文根据网格环境下任务的时间相关性特点,对传统蚁群算法进行了改进,提出了一种快速网格任务调度算法.该算法不仅解决了网格调度中多目标优化问题,而且依据任务调度历史信息生成蚁群算法的初始信息素分布,提高了蚁群算法的求解速度.
【总页数】3页(P128-130)
【作者】王莉;窦旻;刘宗田;黄美丽
【作者单位】上海大学计算机工程与科学学院,上海,200072;高能物理研究所计算中心网络安全组,北京,100049;上海大学计算机工程与科学学院,上海,200072;上海大学计算机工程与科学学院,上海,200072
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.一种基于改进蚂蚁算法的网格任务调度策略 [J], 李玲娟;史祥宁;王汝传
2.一种基于任务划分的启发式网格调度策略 [J], 丁丁;罗四维;高瞻
3.一种基于改进遗传算法的网格任务调度策略 [J], 张阳;黄文明;兰静
4.一种基于角色Agent的教育网格任务调度策略 [J], 周燕霞
5.一种基于遗传-蚁群算法的网格任务调度策略 [J], 邓见光;袁华强;赵跃龙
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基于OGSA网格的分层式网格任务调度器设计
ｓｈ ｄ ｌ ｇ ｌｇ ｒ ｈ ｃ ｅ ｕ ｉ ａ ｏ ｉ ｍ． Ｔｈ ｓ ｈ ｄ ｌ ｒ ｎ ｔ ｅ ｃ ｅ ｕｅ ｍｏ ｅ ｇ ｄ ｎ ｔ ｅ ｃ ｕ ｌ ａｋ ｆ ｃ ｌ ｂ ｒ ｔ ｅ ｄ ｌ ｒ ｉ ｈ ａ ｔ ａ ｉ ｔ ｏ ｏ ａ ｏ ｉ ｗｏ ｋ ｏ ｓ ａ ｖ ｒ ｆ ｗ ｓ ｓ ｍ ｈ ｂ ｅ ｇ ｏ ｌ ｙｔ ｅ ｓ ａ ｅｎ ｏ ｄ
关键词 ： 网格 ； 任务调度 ； 器； 调度 调度算法 中图分类号 ：Ｐ ９ ． ＴＩ １ ３ ９ 文献标识码 ： Ａ
Ｈｉｒ ｒ ｈ ｃ ｌ ｒｄＢａ ｅ ｎ ＯＧＳ ＧｒｄＳ ｈ ｄ ｌ ｇＤｅｉ ｎ ｅ ａ ｃ ｉａ ｉ ｓ ｄｏ Ｇ Ａ ｉ ｃ ｅ ｕ ｉ ｓｇ ｎ
基 于 ＯＧＳ Ａ网格 的分层式网格任务调度器设计
邓 宾
（ 东营职业学院计算机 系软件教研室 ， 山东 东营 ２ ７９ ） ５０ １
摘 要： 文章根据 网 格任务调度的需求、 格任务调度的特点， 网 在充分分析一般 网 格任务调度的过程等的基础上， 另外考
虑到 了网格计算环境的一些特 点， 比如 虚拟化、 分层次及 自治的本质特征。 以及在 工作流任 务协 同需求下 网格任 务的资源 依 赖、 粗粒度 、 重复执行等特性的前提 下， 改进设计 了一种 网格工作流任务主从 式分层调度模型 ， 并给出 了调度 策略 和调 度 算法实现。该调度器模型在 实际的 网格 工作流任务协同系统 中得到 了较好的应用效果。
网格计算中费用约束的最优时间调度算法
某资源 的处理速 度 ；Ｐ ｉ ｒ ｅ表示该资源 的单位 时间内的 “ ｃ 价 格” ； 表示任 务在资源 上的执行时间 ； Ｋ表示任务指令数 ，
（） １
则任务的执行费用代价 Ｃ表示为
Ｃ ＝ＥＴｘＰ ｉｅ ｒｃ
ＥＴ＝Ｋ ／ ＰＳ ＭＩ
（） ２
设共有 ｎ 个任务 （≤ ≤ ） ｍ个资源 Ｒ（≤ ≤ ） １ ｉ ， ｊ Ｊ ｍ ， １
下，独 立任 务的调度 问题 ，并建立整数线性规划模型 ，得到
ｉ ｉ ｍ ｐｕｔｎ ｎ Ｇｒ ｄ Ｃｏ ｉｇ
●
Ｌ ， Ｉ ｈ ａ ， ＶＹｉ Ｕ Ｃ ｕ ｎ ＨＵＡ ｈ ｎ ， Ｉ Ｌ ＮＧ Ｓ ｅ ｇＪＡＮＧ Ｑ ｎ ｉｇ
（ｎｔｕｅ ｆ ｍｍｕ ｉａｉｎａ ｄＩｆｒ ｔ ｎＥ ｇｎ ｅ ｎ ， ｈ ｎ ｑｎ ｉｅｓｙｏ Ｐ ｓ ｄ ｅｅｏ Ｉｓｔｔｏ Ｃｏ ｉ ｎｃｔ ｏｍａｉ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｃ ｏ ｇｉｇ ｖ ｒｉ ｆ ｏｔ ａ ｌｃ ｍｍｕ ｉａｉｎ， ｈ ｎ ｑｎ ０ ０ ５ ｏ ｎ ｎ ｏ ｉ Ｕｎ ｔ ｓ ｎ Ｔ ｎｃｔ ｓＣ ｏ ｇ ｉｇ ０ ６ ） ｏ ４
中 分 圈 ｉ
Ｐ９ ３ ３
网格 计算 中费用约束 的 最优 时间调度 算法
基于LBT的网格依赖任务调度算法
由于调 度 问题 本 身 是一 种 ＮＰ完 全 问题 ， 国
依赖的任务调度和相互独立 的任务 （ ｔ ａｋ Ｍｅａ ｓ ） Ｔ 调度两类［ ］ ２ 。对 于相 互 间存 在 依赖 的任 务调
度 ， 常用 的方 法 是 有 向无 环 图 （ ｉ ｃｅ ｙ 最 Ｄｒ ｔｄＡｃ— ｅ
内、 外的研究者提出了很多启发式算法 ， 这些算法 分为表调度算法＿ 、 ５ 基于复制的调度算法、 ］ 基于任 务聚类的调度算法及基于随机搜索技术的调度算 法等 。表调度算法 的思想是 ， 首先从任务列表 中
王 霜 ， 李心科
（ 合肥工业大学 计算机与信息学 院， 安徽 合肥 ２００） ３０９
摘
要 ：ｃ ３ 章将任务调度分为资源分配 和调度执行 ２ 阶段 ， 个 定义了网格环境下 的调度执行最晚开始时间、 调
度执行开始时间和任务依赖 图中边 的权值 ； 分析 了任务图冻结消减 和执行 消减对任务 图结 构的影响 ； 出了 提 基于 Ｌ Ｔ的网格依赖任务调度算法 ； Ｂ 实验表明该算法有效地减弱 了网格动态性对调度结果 的影响。 关键词 ： 网格 ； ＡＧ图 ； Ｄ 冻结 消减 ； 最晚开始 时问
任务 节点不 能迁 移 ， 也称 为编译 时 间调度算 法 ； 反 之 ， 称 为 动 态 调 度 算 法 ， 称 为 实 时 调 度 则 也
算法 。
并定义了调度执行最 晚开始时间、 调度执行开始 时间以及 Ｄ Ｇ 图边 的权值 ， Ａ 从而更加适应 网格 的动 态性 。
网格 环境下 的任 务调度 可 以分 为相互 间存在
Ｗ ＡＮＧ ｈ ａ ｇ， Ｌ ｎｋ Ｓ ｕｎ ＩＸｉ－ ｅ
（ ｃ ｏ ｌｏ ｏ ｐ ｔｒａ ｄ Ｉ ｆｒ ｔｏ Ｓ ｈ ｏ ｆＣ ｍ ｕ ｅ ｎ ｎｏ ｍａ ｉｎ，Ｈｅｅ ｉｅ ｓｔ ｆＴｅ ｈ ｏｏ ｙ，Ｈ ｅｅ ３ ０ ９ ｆｉＵｎｖ ｒｉｙｏ ｃ ｎ ｌｇ ｆｉ２ ｄ ： ｒｄ；ｄｒ ｃｅ ｃ ｃｉ ｇ ａ ｈ ＤＡＧ） ｒｅ ｉ ｇ ｅｉ ｎ ｔ ｎ；ｌｔ ｓ ｅ ｉｎｇ ｔｍｅ Ｌ ｉｅ ｔｄ ａ ｙ ｌ ｒｐ （ ｃ ；ｆｅ ｚｎ ｌ ｍｉ ａｉ ｏ ａ ｅ ｔｂ ｇｎ ｉ ｉ （ ＢＴ）
任务调度器的实现原理
任务调度器的实现原理
任务调度器的实现原理主要包括调度器、任务队列和执行器三个部分。
调度器是整个任务调度系统的核心，负责管理所有要执行的任务，并决定每个任务的执行时间。
调度器可以根据任务的优先级、任务类型、任务状态等因素进行任务调度，并将任务添加到任务队列中。
任务队列是调度器中的一个重要组成部分，用于存储待执行的任务，并按照一定的规则对任务进行排序。
任务队列可以采用不同的数据结构来实现，如优先队列、链表等，以实现不同的任务调度算法。
执行器则是任务调度的最终执行者，负责执行调度器分配给它的任务。
执行器一般是一个独立的线程池，用于异步执行任务，以提高任务执行效率。
执行器可以通过任务队列来获取需要执行的任务，并根据任务的类型和具体实现方式来执行任务，如执行Shell命令、调用API等。
在任务调度过程中，调度器会不断扫描任务队列中的任务，并根据任务的执行时间和优先级来决定先后执行顺序，然后将任务分配给执行器进行执行。
执行器执行任务过程中，需要记录任务的执行状态和执行结果，并及时将执行结果反馈给调度器。
调度器根据任务执行的结果来决定任务的下一步执行计划，如重新执行任务、暂停任务、移除任务等。
通过以上原理，任务调度器能够实现任务的自动化调度，提高任务的执行效率和系统的稳定性。
基于捕食搜索策略的网格任务调度算法
ｓａｃ ｔ ｔ ｙ（ Ａ Ｓ ． ｉｔｈ ｌｏ ｔｍ ｄ ｔ ｍ ｎｓ ｈ ｒａｔ ｂ ｅｒ ｅ ，ｎ ｉ ｄｓｔｅａｅ ｔ ｓｖｒ ｕ — ｅｓ ｔ ｎｉ ｓａ ｈ ｓ ｅｒｈｓ ａ ｇ Ｓ Ｐ ） Ｆｒ ｅａ ｒｈ ｅ ｒ ｉｅ ｅａｅ ｅｓａｃ ｄ ａｄｄｖ ｅ ｒａｉ ｏ ｅｅａ ｓｂａ ａ ， ｅ ｅ ｃ ｅ ｒｅ ｓｔ ｇｉ ｅ ｔ ｏ ｈ ｉ ｈ ｎ ｌ ｒ ｈ ｔ ｒ
能 更有 效 地 解 决 网格 任 务 调 度 问题 。
关 键 词
捕食搜 索
Ｍ ｎｍｎ算 法 任 务调 度 ｉ— ｉ
ＧＲＩ ＴＡＳ ＳＣＨＥＤＵＬＩ Ｄ Ｋ ＮＧ ＡＬＧｏＲＩ ＴＨＭ ＢＡＳ ＥＤ ｏＮ
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