面向大数据处理的数据中心节能调度策略研究.pdf

注意：下载后，需要进行俩次tar解压。torque+maui共同组成作业任务调度集群系统，maui可以设置调度的策略，提高任务调度的性能，当前maui版本三3.3.1，通常与torque4.2.0版本共同使用。

智能RGV动态调度策略智能

网格计算是解决科学计算、工程计算和商业计算等大规模计算的下一代极具潜力的计算平台。网格核心服务是网格的重要组成部分,是连接网格底层和高层功能的纽带,是协调整个网格系统有效运转的中枢,对这部分网格技术的研究具有重要意义。任务调度技术是网格核心服务之一。 大量任务请求使用网格资源时,必须对它们进行合理调度才能达到资源的优化利用。一个良好的任务调度策略能高效地协调和分配网格资源,有效降低网格计算的总执行时间和总耗费,从而使网格达到最大的性能。任务调度技术对网格系统的应用至关重要。 目前存在的网格任务调度策略,如遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、禁忌算法等,皆优缺点分明,都不能够单独实现对网格任务的最优调度,而且没有将遗传算法和蚁群算法结合在一起来解决网格任务调度问题的策略。本文详细分析了遗传算法和蚁群算法在各自不同时期的搜索优、劣势,并在自己设计的模型中存优去劣地实现新的网格任务优化调度。其创新点在于网格任务调度的前阶段利用遗传算法群体性全局搜索能力,能够快速形成初始解,在满足终止遗传算法的条件之后,将遗传算法调度的“最终结果”转化为蚁群算法所需要的初期信息素,然后利用蚁群算法所具有的正反馈性,高效等特点迅速地形成任务调度的最优解。新算法的目标就是使任务调度策略充分考虑网格计算的特点,更合理地分配网格资源,从而提高网格系统的总体性能。为了评估算法的性能,本文在研究仿真软件SimGrid之后设计了自己的模拟程序对新算法进行了性能评估和验证。论文主要阐述了网格调度策略设计前的准备工作(解析网格计算环境和几种基本的调度算法),调度策略设计与实现以及最后的调度策略性能仿真。具体工作如下: 1)解析网格计算环境,阐述网格定义、特征及体系结构。 2)简述网格任务调度及几种经典的网格调度算法。 3)根据基本遗传算法和蚁群算法的本质特征以及网格计算环境对任务调度的要求,设计了基于遗传算法和议群算法的网格任务调度策略

智能RGV的动态调度策略问题的数学模型-韩中庚.pdf

为了使储能系统达到最优的削峰填谷效果，提出一种计及负荷峰谷特性的储能调峰日前优化调度策略。根据调度日内的负荷曲线，以储能系统的额定容量与额定功率为约束条件，分别计算在调峰过程中所能达到的最高填谷功率线、最低削峰功率线以及与之对应的充放电电量。根据所需的充放电电量差值，在储能系统未动作区间内，以储能系统经济性和负荷峰谷差改善量最优为目标，确定各时刻储能系统的充放电功率，实现充放电电量平衡。分别建立填谷调度模型、削峰调度模型及电量平衡调度模型，并制定相应的调度策略执行流程。构建调度策略评价指标，以某电网的负荷及风电数据为基础验证所提调度策略的有效性。

MapReduce的系统性能评估与Backup调度策略，分布计算中的hadoop编程技术，主要是MapReduce的系统性能评估与Backup调度策略。主要解决大规模的网页做索引、在海量的数据中进行挖掘、庞大的科学计算任务。其中Google使用MapReduce作为日常计算的引擎，将每天处理20PB的数据 存在底层的存储系统如GFS6、BigTable7中。

软件定义网络将网络的数据层和控制层相分离，具有可编程性强和全局网络视图的优点，这一优点被越来越多地应用于数据中心网络流调度中。然而，数据中心网络中大象流和老鼠流共存的流量特征是流调度技术的一大挑战。对基于流量特征的流调度策略进行了综述，首先梳理了基于软件定义网络的数据中心网络的理论基础，然后对大象流、老鼠流、大象流与老鼠流三个方面的流调度策略进行了分析和总结，并探讨了相比于传统的流调度技术，在软件定义网络架构下基于流量特征的流调度策略的优势。最后针对目前基于流量特征的流调度技术面临的若干主要问题进行了讨论，指出了下一步的研究方向。

对含电动汽车充电负荷的配电网进行了潮流计算和结果分析，对电动汽车充电负荷优化调度进行了深入研究，提出了基于潮流计算且满足削峰填谷和经济运行的电动汽车充电负荷优化调度策略，并结合具体实例验证了优化调度策略的有效性。

在低密度奇偶校验（LDPC）码的置信传播（BP）解码算法中，基于动态调度策略的算法表现出出色的性能。 在这封信中，我们提出了一种基于可变节点的动态调度解码算法。 对于所提出的算法，基于对数似然比（LLR）值和奇偶校验方程评估变量节点的可靠性。 然后，提出了一种更准确的动态选择策略。 同时，对振荡变量节点进行处理，从而抑制了由振荡引起的错误消息传播的影响。 另外，所提出的算法在一次迭代中更新了与原始BP解码算法相同数量的消息，这与其他一些动态解码算法不同。 仿真结果表明，该算法优于其他算法。