网格计算中启发式任务调度算法的研究

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1、浙江工业大学硕士学位论文网格计算中启发式任务调度算法的研究摘要网格是高性能计算和信息服务的战略性基础设施，而网格技术已成为下一代互联网应用的关键技术。网格可分为多种类型，但不论什么样的网格，网格调度系统都是其发挥潜在性能和优势所共有的核心系统，而任务调度模型及其优化算法则是网格调度系统必须解决的核心基础问题和关键技术。由于任务调度闯题是NP完全问题，因此启发式调度算法得到了学术界的高度重视。针对网格中传统的启发式调度算法，本文主要工作包括以下几部分：1．首先介绍了网格计算的概念和目的、体系结构、网格计算的关

2、键技术及主要的应用领域并指出任务调度的重要性；然后引入了任务调度的模型，在此基础上详细阐述了网格调度的过程，并对目前调度算法研究现状进行了总结。2．采用了不同与传统算法设计的思维模式，提出基于禁忌思想的网格调度新算法—叻bllMaxLoad。该算法通过禁止任务被分配到计算资源上，直到每个任务都只有一个可用资源，仿真结果表明，与经典的优秀算法Min-min、Max-min相比，该算法明显地降低了调度的时间跨度。3．通过对Mill-min算法的分析和研究，针对Min-min算法的缺陷，提出基于最小偏差的网格调度

3、算法(DevMin-min)，该算法构造了任务偏差矩阵，根据偏差矩阵分配任务到计算资源上。DevMin—min算法不仅取得较小的调度时间跨度，并且具有良好的机器负载平衡性。4．基于网格调度中安全性和可靠性这两个重要因素，改进了现有的信任驱动的网格调度算法，取得较高的效益值和算法稳定性。5．在同构环境下DAG任务图调度算法一图解．重构算法的基础上，浙江工业大学硕上学位论文提出了基于任务复制和时间一费用优化的DAG任务调度算法。算法考虑任务之间的通信、用户的时间期限和费用限制，更符合实际的网格环境，该算法缩短了

4、调度跨度、降低了调度费用，取得了较好的调度性能。最后，对本文的研究工作进行了总结，对目前调度算法存在的问题进行了分析，提出了迸一步的展望。关键词：网格计算，任务调度，禁忌，偏差，信任，任务复制II浙江工业大学硕士学位论文THERESEARCHOFHEURISTICTASKSCHEDULINGALGOⅪrI']印MFORGRIDCO～口UT玎呵GABSTRACTGridisthestrategicinfrastructureofintensecomputingandinformationservices，wh

5、ichhasbecomethekeytechniqueofthenextgenerationofinteract．Therearemanydifferentkindsofgrid；however,thegridschedulingsystemisthecoresystemtomakegridareality．Andthetaskschedulingmodelanditsoptimizationalgorithmofthegridschedulingsystemisthebasicandkeyproblemn

6、eedtobefigureout．SincetaskschedulingproblemisNP-complete，andthusacademicputalotattentiononheuristictaskschedulingalgorithm．ThispaperhasthefollowingcontributionOilheuristicschedulingalgorithmofgfid：1．Theconcept,objective，architecture，applicationandsignifica

7、nceofgridcomputingarepresented；andthenthetaskschedulingmodelisintroduced．Andonthebasisofabove，thedetailsof鲥dschedulingandthecurrentresearchsituationareanalyzed．2．Aninnovativealgorithmisputforwardwhichadoptsamodethatdifferswithtraditionalalgorithmsmodel一-Ta

8、bu—MaxLoad：itisbasedonm浙江工业大学硕士学位论文principlesoftheTabu．Tomakeonlyoneresourc尼availabletoeachtask,sometasktobedispatchedtosomecomputingresourceisprohibited．Theexperimentalresultshowsthatitgetsshortermakespantha