基于bp算法的网格资源调度的研究

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1、哈尔滨理工大学工学硕士学位论文1．1选题的背景和意义第1章绪论网格(Grid)的概念出现于20世纪90年代中期。在过去的几年里，网格作为一种新技术己经成为下一代Intemet模型，在科学和商业领域迅速发展起来。电子商务(Elec仃onicCommerce)和对异构资源采用一致性方法调度的需求，大大推动了网格技术的发展。而网格也日益成为大规模资源共享，任务协同，以及集成分布式系统的主流技术。网格能提供比目前机器更加强大的计算能力，因此能满足科学和商业领域的许多需求。大量应用和集群的配置在网格环境中起了

2、重要作用。因此，对网格技术进行深入而广泛的探索，无论从技术本身或应用价值方面都有非常重要的意义：首先在技术方面，服务资源动态分布在多个异构的自治系统中的网格对于单一、静态的分布式环境是一种挑战，其对动态性、异构性、可伸缩性、多管理域和安全性等的需求将引发若干尚待解决的新问题；其次在应用方面，研究的相应成果具有最终转化为巨大商业价值的潜力，可以极大地提高资源利用率，解决许多现有技术无法解决的问题或无法支持的应用。资源调度是网格计算的核心问题，它包括资源的组织、定位、发现、调度、分配、确认、进程创建以及

3、准备所需资源的其他活动，当前大部分研究的对象是计算网格的资源调度，这也是本文讨论的重点。在网格这样一个高度动态化的环境中，某一资源出现故障或失败的可能性较高，系统的资源会不断扩大，应用会不断增长，系统的整体结构和整体性能会不断发生变化，并且随时有不可预测的系统行为发生，而目前的中间件系统中信息服务功能所提供的可能是已过时的系统信息，因此对基于此信息做出的资源调度策略会产生不良影响，这就要求资源调度应提供一个适应广域资源环境以支持适应性的资源调度策略；必须动态监视和调度网格资源，从可利用的资源中选取最

4、佳资源服务，尽量减少这种由于故障或失败、整体结构和整体性能发生变化或不可预测的系统行为等问题对网格整体性能的影响。让网格的资源调度系统具有高效性和在一定程度上的智能性，是人们的一直追求的目标。神经网络具有很强的自适应性和学习能力，鲁棒性和容错能力，从而可以代替复杂耗时的传统算法，使信号处理过程更接近于人类的思维活动。哈尔滨理工大学工学硕士学位论文利用神经网络的高度并行运算能力，可以实时实现难以用数字计算和技术实现的最优信号处理算法。作为研究复杂性的有力工具，神经网络技术近年来在模式识别与分类、非线性

5、滤波、自动控制、预测等方面已显示出其非凡的优越性。通过不断学习，网格资源调度能从未知模式的大量复杂数据中发现其规律，对人工神经阿络的研究表明，神经网络在概念和处理方法上都很适合网格调度系统的要求，具体如下：。一：1．神经网络可以通过对大量实例进行训练的方法学会知识，获得预测能力，这一过程可以是完全抽象的计算，无须强调对数据分布的假设，无须向神经网络解释知识的细节，神经网络可以根据己有的实例自动掌握系统的各个度量之间的内在关系。2．神经网络能不断接受新样本、新经验，并不断调整模型，自适应能力强，具有动

6、态特性。‘’一3．神经网络方法是一种稳定的、非参数的方法，具有很强的非线性学习能力，其学习经验的能力强，分类精度高。4．神经网络采用分布式存储结构，容错能力强。网络中少量单元的局部缺损不会造成网络的瘫痪而影响全局，一反映了神经网络的鲁棒性。5．神经网络进行大规模的并行处理，反映为同一层所有神经元同时进行计算，且每一神经元储存的信息也同时参与计算。1．2研究现状现行的网格技术研究和应用主要来自于研究和学术单位，商业公司的网格计划刚刚推出，有较完整的理念和目标，并没有形成一个完整的产品。同时网格技术的不

7、成熟，并不说明网格技术目前不可用，现行的国际上许多大的网格应用项目己经进入生产性使用阶段，而且还在增加。一些商业应用网格开始出现，随着网格体系和技术标准的出现，未来几年网格应用将会更快地涌现出来。尽管网格计算技术还不成熟。但是国内外已经开展了许多网格应用项目。美国NSF、美国国家宇航总署NASA、美国能源部以及美国国防部等最早的在1999年就拨出巨资启动各自领域的网格项目建设。欧洲国家在2001年正式启动了网格研究的一系列项目。日本和韩国也已经启动网格计划。我国早在“九五”期间，在科技部863的大力

8、支持下，由中科院、国防科技大学、清华大学等单位联合完成国家高性能计算环境的重点项目；“十五”期间科技部设立了“高性能计算机及其核心软件”(即中国国家网格，ChinaNationalGrid：CNGrid)专哈尔滨理工大学工学硕士学位论文项；教育部2003年lO月启动中国教育科研网格；国家基金委、上海科委的网格计划也已经启动“1。随着政府对网格研究的大量投入，网格研究和实践的成功，信息产业界的大公司也纷纷投入巨资加入到网格计算技术的研究行列当中，相继公布了一系列与网格相