基于IM-ACO算法的網(wǎng)格任務調(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、大型數(shù)據(jù)庫、傳感器、遠程設備等融為一體，為人們提供更多的資源、功能和服務。由于網(wǎng)格所具有的廣域性、動態(tài)性、異構性的特點，使得如何對任務進行調(diào)度以滿足用戶的需求成為一個極具挑戰(zhàn)性的問題。 任務調(diào)度技術是網(wǎng)格核心服務之一，它根據(jù)任務提交的信息采用適當?shù)牟?/p>

2、略將不同的任務分配到合適的資源節(jié)點上去運行?？蓪⑵涿枋鰹閷個相互獨立的任務分配到n個異構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)格任務的最優(yōu)調(diào)度，而且沒有將免疫算法和蟻群算法結合在一起來解決網(wǎng)格任務調(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，提出了結合免疫機制的蟻群優(yōu)化算法，用于解決網(wǎng)格任務最優(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、特征及體系結構。 2)提出了結合免疫機制的蟻群優(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，并且解構造的計算復雜度大；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。本文結合實際需求和優(yōu)化問題的特性，提出了結合免疫機制的蟻