摘要：基于离散事件仿真平台si mJava的网格建模和仿真工具GirdSi m提供了大量用于仿真分布式系统的基础类。但是使用该工具进行仿真并不简单。除了编制大量代码之外,初学者还需要花费较长时间熟悉实验构造过程和各种基础类的使用方法。针对此问题,设计、实现了图形界面(Graphical User Interface,GUI)的仿真代码生成器GridSi mHelper,旨在缩短GridSi m平台的学习过程,减轻用户实施仿真实验的工作量。该工具允许用户对自行设计的调度算法进行仿真测试,并提供静态启发式算法min-min和max-min作为性能比较的对象。详细介绍了GridSi m-Helper的设计思路和实现细节。仿真实验结果证实了该工具的正确性和有效性。

摘要：一、使用模拟测试的原因设计一个网格系统是一个非常复杂的系统工程，它需要考虑许多问题。因此；网格系统设计者在实际部署新设计的系统之前需要确保它能够可行并且具有所期望的执行效率。对网格模型的测试有两种途径。一种是在实际的网格环境中进行测试，这在目前实现难度较大，因为：

摘要：网格资源调度策略是网格计算领域中的关键研究方向之一，网格模拟器是资源调度策略优化和改进研究的重要平台，本文研究了gridsim模拟器．对此模拟器的整个框架结构和运行机制作了阐述，本文对基础的Minmin算法和QoS Guided Min—min算法进行研究和改进，并通过基于gridsim包设计了应用程序对改进后的算法进行了相应的模拟。模拟研究结果表明，改进后的算法在任务平均完成时间上优于以前的算法。

摘要：利用大量的计算资源,网格具有高性能低费用的计算优势,但是合理的调度方案是充分利用网格资源的关键因素。提出基于模拟退火算法的动态自适应网格调度算法,根据网格资源和作业的动态特性,进行分批调度,根据调度过程中部分调度信息动态自适应地修改算法参数,设计邻域结构,优化作业完成时间。最后通过gridsim仿真环境和其他算法进行比较,获得较好结果。

摘要：提出基于禁忌搜索算法的动态网格调度算法,设计不同邻域结构,优化作业完成时间。兼顾网格动态特性,调度过程中采用分批调度,根据调度过程中上一次的部分调度信息动态调整下一次部分调度方案,自适应地修改算法参数。最后通过gridsim仿真环境和其他算法进行比较,获得较好结果。

摘要：分析了P2P-Grid模式下的多集群网格系统资源查找问题,提出了一种基于Chord的优化资源查找算法P-RN-Tree算法来提高资源定位的效率。通过P-RN-Tree算法,设计并实现了基于Chord的分布式计算资源查找策略。理论分析表明,RN-Tree和P-RN-Tree的高度总是接近lbN,但由于优势集群选择算法的加入,P-RN-Tree平均查找长度要低于RN-Tree。仿真实验结果表明,该算法将进一步减少了资源调度所需的代价,提高了多集群网格系统的性能。

摘要：网格系统中存在着大量动态、异构的资源,有效的利用这些资源可以达到提高图像三维重构的速度的目的。设计了图像三维重建系统的资源调度结构,基于该结构提出了改进启发式调度算法,并对算法的执行过程和并行任务集的存储方法进行论述。最后,利用gridsim对调度算法进行仿真测试。仿真测试结果表明,在图像三维重建系统中,改进启发式调度算法比传统的Min-Min算法具有更高的执行效率。

摘要：针对数据网格环境下的多QoS约束任务调度问题,提出了一种基于最早完成时间与QoS相识度的数据网格任务调度算法(data grid task scheduling algorithm based on Min-min and QoS similarity,MS-GTSA)。该算法将最早完成时间与S-GTSA算法相结合,在任务调度过程中,选取任务QoS约束与资源QoS匹配最佳,且完成时间最早的一项优先进行调度。在满足任务最佳QoS匹配的同时,时间跨度得到了较大的改善。仿真结果表明,该算法有效降低了任务调度的时间跨度,在综合性能上较S-GTSA算法有所提高。

摘要：提出了以代价(Cost)为核心的网格任务调度指标体系,该指标体系在网格用户的QoS需求与网格系统的负载均衡性、系统可靠性与可用性,以及资源拥有者的利益之间建立了一个平衡点。由网格监控统计和计算可获得指标体系的各项指标值,根据基于网格系统与网格用户的需求所制定的指标筛选策略确定网格任务调度原则。以此为基础设计与实现了一套可满足不同网格系统与网格用户需求的算法,通过网格模拟器实验和实际网格应用验证了算法在实际网格环境中的有效性和易用性。

摘要：根据网格动态、异构的特点,提出了一种基于效益函数的网格资源调度算法,并根据时间、代价限制以及用户QOS(quality of service)建立效益函数,将传统静态的调度算法转变为面向用户的动态的调度算法,符合经济市场对于"买"、"卖"双方的要求。采用gridsim进行了模拟实验,并将该算法同Optimise-Cost和Optimise-Time算法进行了对比,结果表明该调度算法在任务的完成率、时间耗费及费用等方面具有一定的优越性。