基于DCG3A的網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度研究.pdf

1、網(wǎng)格環(huán)境強調(diào)資源的共享和協(xié)作給用戶帶來了便利，同時也對任務(wù)調(diào)度技術(shù)提出了很高的要求。一個良好的任務(wù)調(diào)度策略要能高效地協(xié)調(diào)和分配網(wǎng)格資源，有效降低網(wǎng)格計算的總執(zhí)行時間和總耗費，從而使網(wǎng)格達到最佳的性能，網(wǎng)格環(huán)境下的任務(wù)調(diào)度問題現(xiàn)在是網(wǎng)格計算的研究熱點之一。 目前存在的網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度算法，如基于遺傳算法、螞蟻算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法等的啟發(fā)式智能調(diào)度算法，雖各有優(yōu)點，但都不能單獨實現(xiàn)對網(wǎng)格任務(wù)的最優(yōu)調(diào)度，而且沒有將遺傳算法和螞

2、蟻算法結(jié)合在一起來解決網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度問題的策略。 本文的研究思路是對遺傳算法和螞蟻算法進行改進使其應(yīng)用于網(wǎng)格環(huán)境中的任務(wù)調(diào)度，采用理論與仿真實驗相結(jié)合的方法，圍繞網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度的相關(guān)問題，展開探索，具體工作如下： 在綜述網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度的研究內(nèi)容、意義及研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，分析網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度目前存在的主要問題； 對啟發(fā)式智能化方法進行研究，提出兼顧遺傳算法和螞蟻算法優(yōu)點的動態(tài)融合的遺傳螞蟻算法(dynamic combina

3、tion of genetic algorithm and ant algorithm，DCG3A)，并用馬爾可夫理論分析該算法的收斂性；根據(jù)網(wǎng)格計算對任務(wù)調(diào)度的要求，對DCG3A進行改進，設(shè)計應(yīng)用于網(wǎng)格環(huán)境的任務(wù)調(diào)度策略： 研究網(wǎng)格系統(tǒng)的負載平衡問題，提出動態(tài)負載平衡因子，并將其引入算法中，以提高系統(tǒng)的負載平衡； 對GridSim進行深入研究，提出基于GridSim工具的分模塊的任務(wù)調(diào)度模擬實現(xiàn)方法，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建本