基于IM-ACO算法的網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度算法研究與實驗.pdf

1、網(wǎng)格計算是分布式計算的一種，是解決科學(xué)計算、工程計算和商業(yè)計算等大規(guī)模計算的下一代極具潛力的計算平臺。網(wǎng)格將在地理位置上分布的異構(gòu)的各種高性能計算資源整合起來，將高速互聯(lián)網(wǎng)、計算機(jī)、大型數(shù)據(jù)庫、傳感器、遠(yuǎn)程設(shè)備等融為一體，為人們提供更多的資源、功能和服務(wù)。由于網(wǎng)格所具有的廣域性、動態(tài)性、異構(gòu)性的特點，使得如何對任務(wù)進(jìn)行調(diào)度以滿足用戶的需求成為一個極具挑戰(zhàn)性的問題。 任務(wù)調(diào)度技術(shù)是網(wǎng)格核心服務(wù)之一，它根據(jù)任務(wù)提交的信息采用適當(dāng)?shù)牟?/p>

2、略將不同的任務(wù)分配到合適的資源節(jié)點上去運(yùn)行?？蓪⑵涿枋鰹閷個相互獨立的任務(wù)分配到n個異構(gòu)的可用資源上以獲取最小的完成時間和最大資源利用率的問題。這是一個NP完全問題。 目前存在的網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度策略，如遺傳算法、蟻群算法、模擬退火算法、禁忌算法等，皆優(yōu)缺點分明，都不能夠單獨實現(xiàn)對網(wǎng)格任務(wù)的最優(yōu)調(diào)度，而且沒有將免疫算法和蟻群算法結(jié)合在一起來解決網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度問題的策略。 本文通過分析蟻群優(yōu)化算法和其他一些優(yōu)化算法的優(yōu)缺點，應(yīng)用

3、算法混合的一般原則，深入了解待優(yōu)化問題本身的特性，提出了結(jié)合免疫機(jī)制的蟻群優(yōu)化算法，用于解決網(wǎng)格任務(wù)最優(yōu)調(diào)度問題。 具體工作如下： 1)解析網(wǎng)格計算環(huán)境，闡述網(wǎng)格定義、特征及體系結(jié)構(gòu)。 2)提出了結(jié)合免疫機(jī)制的蟻群優(yōu)化算法。蟻群算法的收斂速度快，但容易陷入局部最優(yōu)解，并且解構(gòu)造的計算復(fù)雜度大；而免疫算法的操作算子簡單，并能有效的維持種群多樣性，防止種群退化。本文結(jié)合實際需求和優(yōu)化問題的特性，提出了結(jié)合免疫機(jī)制的蟻