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《基于网格的任务调度算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、山东师范大学硕士学位论文摘要因特网技术的发展使得网格作为一种分布式的计算平台诞生了，它主要提供资源的共享和协同工作，这些资源包括计算资源，存储资源，信息资源，硬件资源，软件资源等等，它把网络上的所有资源组合到一起，形成一台超级计算机，进行协同工作，从而消除资源孤岛。在动态、异构的网格环境中，任务调度是网格计算中研究的主要内容之一，是复杂的，并且是极具挑战性的一个问题。本文在分析任务调度算法的基础上，着重研究了经典的Min-Min调度算法，分析了Min-Min调度算法的优缺点，其优点是能够保证总的执行时间最小，并说明其缺点
2、是负载不均衡，并且不能从经济的角度来实现调度。针对负载均衡和经济这两方面来对Min-Min调度算法进行改进，提出了基于价格机制改进的Min-Min调度算法和基于性价比改进的Min-Min调度算法，实验证明，改进后的算法在一定程度上平衡了负载，并且节省了一部分费用，说明了算法的可行性。首先，分析了网格发展的研究背景，包括国内和国外的最新研究情况，主要介绍了网格的概念，特点及应用，说明了本文研究的意义所在。在网格的基础上，引出网格任务调度的相关概念，综合分析了网格任务调度的特点，目标，分类以及任务调度的三种主要模型，并提出了
3、网格任务调度算法的四个衡量标准：总的执行时间，服务质量，负载均衡，经济总代价。其次，着重分析了Min-Min调度算法的优缺点。先对常见的七种经典的网格调度算法进行了充分的分析，并指出每种算法的优缺点，通过对Min-Min调度算法详细的解析，说明了该算法的优点和不足，优点是能够保证总的执行时间最小，缺点是负载不均衡和花费不菲，并且不能够从服务质量的角度进行调度。再次，提出了两种改进后的算法，分别是基于价格机制改进的Min-Min调度算法和基于性价比改进的Min-Min调度算法。阐述了新算法的思想，并通过建立数学模型的方式，
4、详细说明了算法的有效性，从理论上证明了改进后的算法在负载均衡和花费方面均有很大的提高。最后，使用网格模拟器对两种新算法进行验证。首先说明了用网格模拟器的原因，并介绍了五种常见的网格模拟器，并比较它们之间的不同点，指出选择GridSim模拟器的原因，并对该模拟器进行详细介绍，包括模拟器的配置，安装和运行环境，并对模拟器里面的例子和使用的类都分别介绍。根据模拟器的模拟过程进行模拟实验，得出数据和对比图，并分析原因，通过实验说明改进后的算法提高了原算法的效率，并提高整个网络的整体性能，得到了令人满意的效果。关键词：网格；任务调
5、度；Min-Min；负载均衡；GridSim中图分类号：TP393I山东师范大学硕士学位论文AbstractThedevelopmentofinternettechnologyhascausedgridbeingbornasadistributedcomputingplatform,itmainlyprovidesresourcesharingandcollaboration,theseresourcesincludecomputingresources,storageresources,informationresou
6、rces,hardwareresources,softwareresources,etc.Itisthecombinationofalltheresourcesonthenetworktogethertoformasupercomputertocarryoutwork,therebyeliminatingtheresourceisland.Inthedynamic,heterogeneousgridenvironments,taskschedulingisoneofthemaincontentsingridcomputi
7、ngresearch,anditisacomplexandchallengingissue.Basedontheanalysisofthebasictaskschedulingalgorithm,wefocusesontheclassicalMin-Minschedulingalgorithm,andpointsouttheadvantagesanddisadvantagesoftheschedulingalgorithm,theadvantageistheabilitytoensuretheminimumtotalex
8、ecutiontime,andthedrawbackisthattheloadisnotbalancing,andcannotbeachievedfromaneconomicpointofview.ForbothloadbalancingandeconomicaspectsoftheMin-Minscheduling
