网格资源定位和任务调度的研究

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1、中文摘要摘要随着网格计算将作为下一代新的计算范式的出现，它使得地理分布的异构计算资源聚合起来解决科学、工程以及商业领域中的大规模应用问题成为一种可能。网格中的资源大多是异构的、地理分布的。资源的可用性、使用策略和费用开销是随着特定用户、时间、权限以及目标而变化的。在这种大规模的分布式环境中进行资源管理和应用调度是一项复杂的任务。针对目前网格资源管理中的资源定位和任务调度技术的问题和不足，结合当前网格技术和P2P技术的发展趋势，本文将数据聚类原理应用到资源定位领域，以提高资源定位的有效性为目标，从查询开销和维护成本两个重要指标出发，提出了基于聚类的网格资源定位查

2、询模式。同时，结合免疫系统的自适应、自学习、自组织、并行处理和分布协调等特性，将其应用在动态变化的网格任务调度中，提出了一种具有模糊处理时间的网格任务免疫调度算法。通过仿真实验，结果表明：本论文给出的方法是有效的，为解决共享资源环境中的资源定位和任务调度问题进行了有意义的探索。本论文的主要研究工作如下：1.介绍了作为全文基础的网格基础知识，包括网格的概念、网格的分类、网格的体系结构以及网格的使用模式。2.综述了网格资源管理技术，对其中的资源管理概念、功能进行了简单的介绍，重点对目前共享资源环境中的资源定位问题进行了分析。总结了当前资源定位技术中存在的不足，指出

3、将网格技术和P2P技术相结合是未来网格研究的方向之一。3.针对当前网格技术中存在的资源定位问题，根据数据聚类的思想，将分布式的资源索引进行有效地聚类组织，提出了基于聚类的网格资源查询模式（CGRID）。在该查询模式中，索引数据首先根据数据类别进行分类，然后将不同类别的数据按Chord协议形成的类空间结构环上进行配置，确定每个类空间所需时间为O(logN)。在每个类空间中，根据索引数据的相似性度量进行聚类形成聚类簇，然后聚类簇按照小世界网络模型组成一维小世界环。为了快速确定数据簇在环中的位置，在论文中设计了一种根据当前查询数据和当前数据簇ID来估算目标数据簇ID

4、的算法，可以大大加快目标数据簇ID的定位速度。通过仿真实验表明，该查询模式与其它方式相比具有良好的查询路径开销。4.针对网格任务调度的动态性，根据人工免疫原理的优化思想，提出了基于人工免疫的网格任务调度算法。在该算法中，首先对网格任务的动态性通过模糊I重庆大学博士学位论文性理论模糊化，然后在任务调度的性能指标和经济指标约束下得到调度问题的目标函数；最后，通过免疫优化的克隆选择算法对目标函数进行求解。通过仿真实验表明：该算法是可行的，并且比当前许多流行的调度算法的性能更为理想。论文末尾除对研究工作进行总结外，还对今后的研究方向进行了展望。关键词：网格，资源定位，

5、任务调度，人工免疫，小世界网络II英文摘要ABSTRACTGridcomputing,emergingasanewparadigmfornext-generationcomputing,enablestheaggregationofgeographicallydistributedheterogeneousresourcesforsolvinglarge-scaleproblemsinscience,engineering,andcommerce.TheresourcesintheGridareheterogeneousandgeographicallydis

6、tributed.Availability,usageandcostpoliciesvarydependingontheparticularuser,time,prioritiesandgoals.Themanagementofresourcesandapplicationschedulinginsuchalarge-scaledistributedenvironmentisacomplextask.DuetotheexistingproblemanddefaultofresourcelocationandtaskschedulinginGridresourc

7、emanagement,thedissertationapplydataclusteringtheoryonresourcelocatingfieldwhichismotivatedbythedevelopmentofGridandP2P,andpresentaquerypatternofGridlocationbasedonclustering.Thispatterncanimprovetheeffectivenessofresourcelocatingonmetricsofqueryoverheadandmaintenance.Inspiredbythes

8、elf-adaptive,self-l