基于自適應(yīng)遺傳算法的網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、網(wǎng)格是構(gòu)建在互聯(lián)網(wǎng)上的一組新興技術(shù)，通過它可以把分散在不同地理位置的資源整合起來實(shí)現(xiàn)各種資源的全面共享，所以網(wǎng)格的根本目標(biāo)是協(xié)調(diào)資源的共享。網(wǎng)格中任務(wù)調(diào)度追求的是系統(tǒng)的高吞吐率。但由于網(wǎng)格環(huán)境中資源的廣域性、異構(gòu)性、自治性和動態(tài)性等特點(diǎn)使得網(wǎng)格中的任務(wù)調(diào)度要比傳統(tǒng)環(huán)境下的調(diào)度要復(fù)雜得多，再加上任務(wù)調(diào)度本來就是一個NP難解問題，因此研究并提出一種網(wǎng)格環(huán)境下的高效合理的任務(wù)調(diào)度算法具有重要意義。 本課題在研究網(wǎng)格計算及任務(wù)調(diào)度現(xiàn)狀的

2、基礎(chǔ)上，選擇了自適應(yīng)遺傳算法來進(jìn)行網(wǎng)格中任務(wù)調(diào)度。針對遺傳算法容易產(chǎn)生早熟收斂的現(xiàn)象，結(jié)合網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度的特點(diǎn)和目標(biāo)，本文運(yùn)用了一些運(yùn)算量較小的操作對算法進(jìn)行改進(jìn)：在算法初始種群產(chǎn)生時引入min-min算法與遺傳變異相結(jié)合的新方法來提高初始種群質(zhì)量；算法迭代過程中采用了一種局部收斂判斷的新標(biāo)準(zhǔn)以及改進(jìn)的變異操作來防止局部收斂；算法迭代結(jié)束后結(jié)合鄰域搜索擴(kuò)大尋優(yōu)范圍。最后利用現(xiàn)有仿真工具GridSim實(shí)現(xiàn)了用課題中改進(jìn)的算法進(jìn)行網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度