网格工作流

摘要： This paper analyzes the current situation of teaching resources integration in universities, teaching difficult for re-source sharing and heterogeneous distribution of teaching resources brought about by proposed based on Open Grid Services Architecture (OGSA) teaching resource integration and sharing scheme, to the campus network-based resources to build a unified integration platform, practical application shows that teaching resources Globus Toolkit grid system to give teachers and students to build facilitate resource sharing environment.%本文通过分析现阶段高校教学资源整合的现状，针对教学资源的分布性和异构性所带来的教学资源共享困难，提出基于开放网格服务体系结构（OGSA）的教学资源整合及共享方案，以校园网为基础来构建一个统一的资源整合平台，实际应用表明，以Globus Toolkit来构建的教学资源网格系统能给师生提供便利的资源共享环境。

摘要： In dynamic grid environment,workflow scheduling problem with multi-QoS (quality of service) constraints is the key to decide the task execution success and efficiency.The existing grid workflow scheduling algorithm was difficult to meet the different needs of practical application,and the algorithm was lack of optimization,it was difficult to provide a variety of strategy,so this paper introduced an improved chaos-genetic algorithm based on the deadline and budget QoS constraints.In order to avoid algorithm appear convergence stagnation,it used the chaos mechanism to combine with genetic algorithms and dynamically adjusted the probability of mutation.Then it put forward the concept of linear combination of time and budget,so that the objective function was transformed into a fitness function.Finally the results of applying chaos-genetic scheduling algorithm show greater performances on both balanced and unbalanced worlflows.%动态网格环境中,多QoS(服务质量)约束下的工作流调度问题是决定其任务执行成功与否及效率高低的关键.现有的网格工作流调度算法难以满足实际应用中的不同需求,同时算法欠优化,难以提供多种策略,由此提出了一种基于期限与预算两个QoS约束的改进型混沌遗传算法.首先,为避免算法出现收敛停滞将混沌机制引入遗传算法并对变异概率进行自适应处理.其次,提出时间和预算的线性结合概念,将目标函数转换为适应值函数.最终基于工作流调度中的平衡结构和非平衡结构测试了算法的有效性.

摘要： 对遗传算法的基本概念和网格工作流相关知识进行介绍,针对网格工作流的特点,提出网格工作流调度中所面临的问题,分析目前各种基于遗传算法的网格工作流调度的优缺点,并从不同的侧面进行比较和讨论,分析其中的关键问题,给出解决问题的方法和思路.

摘要： 针对网格工作流调度、生产和施工计划的制订等领域的特殊需求,引入了一类顶点带层次的AOV网络—LAOV网络.本文对AOV网络、层次、LAOV网络进行了严格的定义,并对顶点层次取值的几种情形作了详细的讨论.然后针对其中一种合理情形的LAOV网络提出了拓扑排序算法,讨论了栈或队列的选择、有向回路的判定等问题,并分析了算法的复杂度.最后对LAOV网络及拓扑排序算法进行实验分析.因为算法输出的解不唯一,在实验分析时设计了评判程序对算法输出进行验证.实验分析结果表明算法是正确的,时空效率也比较好.%For special needs in grid workflow scheduling, production and construction planning, and so on. A kind of AOV network with all vertices possessing a level (denoted by LAOV) is introduced. The definitions of AOV, level and LAOV are given. Several cases of the level of vertices are discussed in detail. Then the topological sorting algorithm for a reasonable one of the LAOV networks is presented. Some problems are discussed, such as the choice of stack or queue, the determination of directed circuits, etc. And the complexity of the algorithm is analyzed. Finally, an experimental analysis of LAOV and its topological sorting algorithm is carried out. Because the output of the algorithm is not unique, a special judge program is written to verify the correctness of the output. The experimental results show that the algorithm is correct, and its time and space efficiency is well.

摘要： Grid workflow scheduling represented by directed acyclic graph (DAG) is a typical NP-completernproblem,and thus a scheduling algorithm of high efficiency is required. So an improved genetic algorithm wasrnproposed to solve this problem. In the algorithm, chromosomes of poor fitness made secondary preferentialrnhybridization and mutation with the overall best individual. It not only guarantees the population diversity butrnincreases the convergence rate of population. Simulation results based on Gridsim show that the improvedrnalgorithm is available and better than standard genetic algorithm%用有向无环图表示的网格工作流调度问题是一种典型的NP-完全问题,因而,有效的调度算法是必不可少的.为解决这一问题,提出了一种改进型的遗传算法.运用适应度差的染色体与最优个体进行二级优先杂交和变异,不仅保障了种群的多样性,也提高了种群的收敛速度.采用Gridsim工具进行模拟后,证实该算法较标准的遗传算法更适用、更有效.

摘要： The grid environment is characterized by openness and being dynamic. Grid resources, users and management strategies may be dynamically changed with time, therefore it' s important to solve multi - objective optimization problem in grid workflow scheduling system. In the paper Multi - Objective Particle Swarm Optimization algorithm was applied to multi - objective optimization problem of grid workflow scheduling, and the MOPSO algorithm was improved to better adapt to grid workflow scheduling system. Experimental results showed that the algorithm is feasible and has good extensibility.%网格环境的特点是开放性和动态性,网格资源、用户和管理策略都可能随着时间动态地发生变化,因此,需要重点解决网格工作流调度系统中的多目标优化问题.将多目标粒子群优化算法应用于求解网格工作流调度中的多目标优化问题,并尝试对MOPSO算法进行改进,以更好地适应网格工作流调度系统.实验表明,该算法是可行的且具有良好的可扩展性.

摘要： 为了对多源遥感数据的处理任务进行有效的调度和管理,提高处理资源的利用率,根据遥感数据处理任务调度问题的特点,采用Petri网对该问题进行形式化描述,建立了遥感数据处理任务调度的数学模型,根据该问题的多目标特性,采用蚁群算法进行求解.给出仿真实例,将蚁群算法的求解结果与启发式算法和模拟退火算法的求解结果进行比较,验证算法的有效性.%For effectively manage and schedule remote sensing data processing task, which can improve the utility of processing resources, Petri net was adopted to describe this problem based on its characteristics, and its mathematical model was also presented. An ant colony optimization algorithm was proposed for solving this problem. Finally, experiment results, compared with the results of heuristic algorithm and the very fast simulated annealing algorithm, show the effectiveness of the approach proposed.

摘要： 针对有向无环图(directed acrylic graph,DAG)表示的截止期约束下的网格工作流费用优化问题,提出启发式分段(segment level,SL)费用优化算法.通过分析DAG图中活动的并行和同步特征,算法对活动进行分段,时间浮差按比例分配到各段,段内的费用优化采用动态规划的求解策略实现.通过将工作流截止期转换为段截止时间,扩大了活动的费用优化区间,通过大量模拟实验将SL算法和MCP(minimum critcal path)、DTL (deadline top level)、DBL(deadline bottom level)算法比较,证明了SL算法的有效性.%Workflow scheduling with the objective of time-cost optimization is a fundamental problem in grids and generally the problem is NP-hard. In this paper, a novel heuristics called SL (Segment Level ) for workflows represented by DAG (Directed Acyclic Graph ) is proposed. Considering the parallel and synchronization properties, the workflow application is divided into segments, and the workflow deadline is transformed into the time intervals and appointed to different segments. The floating time is prorated to each segment to enlarge costtime duration, and a dynamic programming method is implemented to optimize cost for each segment. By comparing SL with MCP (Minimum Critical Path), DTL(Deadline Top Level), DBL(Deadline Bottom Level), the heuristics' efficiency is verified by experimental results.

摘要： The traditional workflow scheduling is mainly concentrate on the task sequence, but the logical relation is ignored. Based on GT4 environment, a grid workflow engine prototype is designed and implemented, which consider the grid services and their cooperative relation between the services as a start point. The grid workflow is described with DAG (directed acyclic graph) model and analyzed with GSFL (grid service flow language) language in the engine prototype. The system engine architecture is based on Dijkstra workflow scheduling algorithm, and experiment shows the effectiveness of our model.%针对传统工作流调度策略只强调任务的执行顺序、忽略任务本身相互间的逻辑关系等不足,基于GT4网格环境,以网格服务及其间的协作关系为出发点,设计并实现了用DAG(directed acyclic graph)模型描述网格工作流,并通过网格服务流语言(grid service flow language,GSFL)形式化解析工作流的网格工作流引擎系统架构.在该架构中,设计并实现了基于Dijkstra的工作流调度算法,通过实例对该网格工作流引擎和调度算法进行了实验,实现了预期效果.

摘要： 网格工作流调度关注大规模的资源和任务调度,是一个复杂且具有挑战性的问题,它影响着网格工作流执行成功与否以及效率的高低.提出了基于遗传粒子群(GAPSO)的混合算法,引用了特殊的适应度函数,设定了动态的交叉和变异概率,并提出了动态切换算法的方法.结合各自算法的优势,在算法运行初期利用遗传算法的全局搜索能力进行优化搜索,在后期利用粒子群较强的局部搜索能力加快收敛速度.仿真结果表明该算法在执行时间方面有一定的优越性,能更有效地解决网格工作流调度问题.%Grid workflow scheduling concerns about the scheduling of large-scale resources and tasks, and it is one of the most complex and challenging issues which affects the execution and efficiency of grid workflow. This paper proposes a hybrid algorithm based on genetic and particle swarm optimisation (GAPSO) ,within the hybrid algorithm a special fitness function is quoted, crossover and mutation probability are set dynamically, and the method of dynamically switching between algorithms is proposed. By combining the advantages of the two algorithms,the hybrid algorithm uses the global search ability of genetic algorithms to optimise the search at the beginning, and uses the stronger local search ability of particle swarm algorithm to speed up the convergence rate in the latter part. Simulation experiment results show that the algorithm has some advantages in the execution time and can address grid workflow scheduling problem more effectively.

摘要： 作为数据服务的原有架构中的开源关系数据库并不能很好地适应高并发和大数据量的处理,分析并总结了高性能网格工作流对数据服务在功能和性能方面的实际需求,结合这些需求设计并实现了新的适合高性能网格工作流的数据服务组件TreapDB,其使用了内存映像索引和追加型日志数据文件相结合的方式,降低了流程数据读写的I/O等待时间,同时也能满足流程数据查询的业务需求。实验表明:经过对数据服务的优化,网格工作流的整体性能得到了显著提升,在CNGrid生物信息社区中得到了很好的应用。

摘要： 本文结合DAG工作流调度模型与LogP通信模型、信任模型构建了一个改进的工作流调度模型.并且在该模型基础上提出了基于域信任和自适应的动态网格工作流调度算法,以缩短任务调度的完成时间,提高可靠性.最后通过GridSim仿真验证了该算法在网格工作流调度中的可行性.

摘要： 网格工作流任务如何进行系统性能改善是网格计算环境中多任务多处理机的关键问题。如何合理调度工作流任务并减少系统资源碎片以提高网格虚拟系统性能是本文研究的重点。本文提出了有预留请求的网格工作流任务移动模型和资源碎片融合模型，分析了不同规模的工作流任务在不同调度模型下的系统性能参数。通过仿真实验验证了截止时间约束的工作任务移动模型以及资源碎片融合模型的较高资源利用率和碎片的高接纳率。

摘要： 如何将网格技术和现有的工作流技术相结合,通过对资源、业务的合理管理,实现虚拟组织的协同目标,近几年已成为计算机支持的协同工作领域的研究热点。本文在分析现有网格工作流系统的基础上,基于WSRF和WS-BPEL技术,提出了一种网格工作流系统的框架结构,并在该结构的基础上设计、实现了一个轻量级网格工作流引擎。

摘要： 在现有的网格工作流的自组织策略中,通常是在网格中心节点实现服务的选择策略.为了改善网格中心节点的负载问题,提高工作流的效率,在网格工作流客户端中引入路由表机制.根据候选服务的质量,通过MDS的组件服务使网格中的资源信息反映到工作流的客户端节点,减少网格中心节点的服务选择过程,解决负载问题,同时可以有效地组合适当的网格服务.实验结果表明在客服端增加资源信息,由于记录了中心结点的信息,在工作流工作的后期可以有效地减轻服务结点的负担,提高工作流的效率。

摘要： 网格工作流是网格计算环境下的一种工作流,本文分析了网格工作流的概念、特点及OGSA框架下网格服务概念的引入,研究比较了网格工作流与传统工作流的不同,最后从网格工作流的描述语言、过程模型以及调度算法三个方面分析了当前网格工作流研究的现状,归纳总结了四种网格工作流描述语言、两种网格工作流建模方式以及五种应用于网格工作流的调度策略,最后提出了目前存在的不足与未来发展方向。

摘要： 现有的网格工作流调度算法大都利用遗传算法所具有的并行性和全局解空间搜索的特点来解决工作流调度问题.但是,现有的调度算法没有对动态调度问题进行处理.文中针对网格服务的动态性,提出了服务资源信息中心的概念并给出了网格工作流管理系统的体系结构.在现有的基于遗传算法的网格工作流调度算法的基础上提出了网格服务工作流动态调度算法,补充了不同工作流过程模型的适应度函数的计算.

摘要： 本文分析了网格调度中的调度目标、调度任务的分类、调度过程和调度策略,在定义了关键因子,动态因子和优先因子的基础上,提出了具有多种策略的网格工作流动态调度算法,该算法首先根据工作流模型生成动态就绪队列,然后根据任务的质量需求因子和资源质量进行动态分配,通过监控反馈机制有力保证了整个网格工作流的顺利执行,使得调度算法能够更加符合实际的情况,保证网格工作流的任务不会由于网格资源的动态变化导致任务延迟和失败,从而提高网格工作流的效率和实用性.目前的网格工作流和调度算法已应用到远程软件测试平台,下一步是进行参数和算法的完善。

摘要： 近年来,一些研究利用人工智能的规划技术来进行网格工作流的动态构建,但目前应用的方法尚缺乏显式知识支持,影响了系统的可扩展性.针对这个不足,定义了流程模式作为应用层知识表示工具;并基于模式提出了工作流动态生成的规划方法;进而提出了一个支持多领域应用的,知识丰富,目标驱动网格工作流框架.

摘要： 随着网格基础设施的逐渐完善以及网格应用研究的深入,网格环境下电子政务中协同处理、协同服务的应用越来越复杂.针对网格环境下政务工作流特点以及传统支持跨部门工作流模型的缺点,在研究网格工作流基础上,提出了一个QoS约束的政务协同工作模型.最后通过一个应用实例来实现了模型的应用.

摘要： 本发明是一种面向服务异构网格上的工作流驱动遗传算法航空优化系统，本系统可以通过不同的计算代理接口方便地连接多种不同的网格资源，利用其中不同平台和架构的不同计算服务，使优化工作可以调用来自不同机构和解题服务提供方的远程资源(如计算颤振可使用Nastran或Zero等工具)，为多个机构在保护各自产品、工具的知识产权的前提下的联合优化研究工作提供了一个解决方案。

摘要： 基于内工作流的网格服务构造方法是一种网格环境下面向应用的网格服务使用方法的解决方案。该方法所包含的步骤为：步骤1：利用服务搜索器搜索网格服务，步骤2：利用建模工具编辑文档，定义网格服务流规划；步骤3：完成服务流建模后，利用编辑器提供的组合服务部署功能，在模型库的帮助下，部署服务流；步骤4：最终用户发出网格服务请求消息；步骤5：网格截获相关网格服务参考地址的消息，对其进行分析；步骤6：执行引擎收到网格发来的消息，实现网格服务：创建构件服务实例，激活服务的操作。主要用于解决复杂网格服务的使用问题，使得工作流技术服务于网格服务之中，从而充分发挥出二者的优点，为协同应用及应用集成提供可行方案。

摘要： 本发明实施例公开了一种工作流生成方法、工作流执行方法以及工作流执行系统，该方法包括：获取所述节点对象的节点行为以及节点类型；在所述节点类型为人工节点时，获取业务表单，形成所述节点对象，在所述节点类型为自由节点时，所述业务表单以及所述节点类型形成所述节点对象；依据预先设定的业务处理流程以及所述节点对象对应的节点行为，获得与所述节点对象对应的路由；依据所述路由与构建的各个节点对象的对应关系，组合所述各个节点对象以及所述路由，以完成所述工作流的构建。采用本发明实施例提供的方法、装置以及系统可以缩减工作流开发的时间、对工作流的更改不需要对程序代码进行更改以及内存中程序代码的冗余度低。

摘要： 本发明实施例公开了一种工作流程创建方法、工作流设计器和工作流系统，其中，方法包括：启动设计界面；在设计界面上生成工作流程的流程图，包括各封装有属性参数的节点图标，属性参数包括节点ID参数、节点类型与节点属性；构成工作流程的各节点预先设置在业务系统中；节点属性包括业务模型或流转条件；获取业务系统的系统ID和工作流程的流程ID；分别针对流程图中的各节点图标，从业务系统获取节点图标所表示的节点，将节点图标的属性参数中的节点ID参数配置为所表示节点的节点ID，并根据用户指示对属性参数中的节点类型和节点属性配置参数值。本发明实施例可以提高工作流程的可配置性和复用性。

摘要： 本发明是一种面向服务异构网格上的工作流驱动遗传算法航空优化系统，本系统可以通过不同的计算代理接口方便地连接多种不同的网格资源，利用其中不同平台和架构的不同计算服务，使优化工作可以调用来自不同机构和解题服务提供方的远程资源(如计算颤振可使用Nastran或Zero等工具)，为多个机构在保护各自产品、工具的知识产权的前提下的联合优化研究工作提供了一个解决方案。

摘要： 基于开放网格服务体系结构的网格工作流虚拟服务调度法属于网格下工作流调度技术方法，其特征在于，把网格的工作流实例抽象为由一组有数据依赖或控制依赖关系的服务组成的工作流虚拟服务PVS；是由调度方案产生模块利用网格环境下大量闲散资源为定义好的PVS不断找到更优的调度策略，更新并存储在PVS的调度方案备选池；再用调度方案执行模块在具体任务实例到来时从PVS的调度方案被选池中选取当前较好的调度方案进行作业调度，只有在找不到合适的调度方案时，才同调度方案产生模块进行通信，在规定的时间内等待新的调度方案的到来。本发明具有减少重复调度，加快资源预约，降低作业完成时间，增加作业吞吐量，提高资源利用率的优点。

摘要： 本发明公开了一种运用蚁群算法优化多QoS网格工作流的方法。其中考虑了三种QoS参数，该方法除了可以满足用户给定的QoS约束外，还可以对用户指定的一个QoS参数进行优化。方法的步骤为：首先，初始化蚂蚁，每只蚂蚁都会随机选择一个构造方向，并建立一个符合优先约束的任务序列。然后，每只蚂蚁基于信息素运用轮盘赌的选择方法选择一种启发式信息，并进行局部信息素的更新。选择完启发式信息后，蚂蚁基于信息素和启发式信息将所有任务队列中的任务依次映射到服务进程中。当所有蚂蚁都完成解的构造后，对每个调度解进行评价，并执行全局信息素的更新。

摘要： 本发明属于网格工作流技术领域，具体位一种规范驱动的网格工作流系统的规范描述和验证方法。该方法的基本框架包括：规范的形式化描述、规则的定义和规范的验证三部分。方法的流程为：首先，描述网格中所有节点的各种属性的初始值和所有工作流任务的属性及其影响因素；然后，通过定义状态驱动规则来描述任务的调度次序以及调度条件；再者定义调度规则，用以在任务调度的过程中选择执行任务的网格资源；最后通过状态驱动规则，模拟工作流任务在网格中的调度流程及其对节点属性的影响因素，以实现对各种规则的验证。本方法可以验证现有的网格工作流系统中规则的语义冲突，确保规则的完整性，同时模拟了整个系统的状态变化和任务调度流程。

摘要： 基于开放网格服务体系结构的网格工作流虚拟服务调度法属于网格下工作流调度技术方法，其特征在于，把网格的工作流实例抽象为由一组有数据依赖或控制依赖关系的服务组成的工作流虚拟服务PVS；是由调度方案产生模块利用网格环境下大量闲散资源为定义好的PVS不断找到更优的调度策略，更新并存储在PVS的调度方案备选池；再用调度方案执行模块在具体任务实例到来时从PVS的调度方案被选池中选取当前较好的调度方案进行作业调度，只有在找不到合适的调度方案时，才同调度方案产生模块进行通信，在规定的时间内等待新的调度方案的到来。本发明具有减少重复调度，加快资源预约，降低作业完成时间，增加作业吞吐量，提高资源利用率的优点。

摘要： 本发明公开了一种运用粒子群算法优化动态网格工作流的方法。算法的目标是最小化工作流在一个周期内的总费用，并使得其在每个单位时间内的执行时间不超过一个用户定义的变量Deadline。由于动态工作流在一个周期中有多种不同的拓扑结构，调度方案的适应值是根据其在一个周期内的性能给出的，其中包含了期限部分和费用部分。此外，在传统粒子群算法的基础上加入了修补操作，使得粒子群算法能够有效地求解动态工作流调度问题。