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基于遗传算法的网格任务调度

Form: 论文之家作者：侯小静 Publish: 2006-11-8 Hits:-

【中文题名】

基于遗传算法的网格任务调度

【英文题名】

Grid Task Scheduling Based on Genetic Algorithm

【学科专业】

计算机应用技术

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2006-11-8

【中关键词】

网格计算,任务调度,遗传算法,编码,模拟,

【英关键词】

grid computing,task scheduling,genetic algorithm,encode,simulation,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>>

【论文摘要】

网格计算被定义为一个广域范围的“无缝的集成和协同计算环境”,网格计算模式已经发展为连接和统一各类不同远程资源的一种基础结构。由于网格的异构性和动态性,以及运行于网格系统之中的应用程序对于资源的不同需求,使得任务调度变得极其复杂,不好的任务分配策略,将会增加任务的执行时间,降低整个网格系统的吞吐量。由于其复杂性及重要性,任务调度成为了网格计算研究领域的一个焦点。本文根据网格计算任务调度的特点,提出了基于改进的遗传算法的网格任务调度,通过对传统遗传算法的编码方式进行改进,针对网格任务调度与一般分布式系统任务调度的不同之处,设计了资源—任务的一一对应的实数编码方法,详细设计了其编码及解码方式,最后在网格模拟器中进行了模拟,实验数据证明了改进后的遗传算法即具有全局搜索能力,又具有较快的收敛速度,具有较好的性能,该实验达到了本文以实现任务调度的最优跨度为目标的实验目的。

【论文题纲】

摘要	2-3
Abstract	3-6
第一章绪论	6-9
1.1 研究背景	6
1.2 研究现状	6-8
1.2.1 网格计算的研究现状	6-7
1.2.2 网格任务调度的研究现状	7-8
1.3 论文的组织结构	8-9
第二章网格计算概念	9-18
2.1 网格基本原理	9
2.2 网格的特点	9-11
2.2.1 分布与共享	9-10
2.2.2 自相似性	10
2.2.3 动态性和多样性	10-11
2.2.4 自治性和管理的多重性	11
2.3 网格的实现	11-17
2.3.1 网格安全基础设施	11-13
2.3.2 元计算目录服务	13-14
2.3.3 Globus 资源分配管理者	14-15
2.3.4 数据管理	15-17
2.4 网格的资源管理与任务调度	17-18
第三章网格计算中的任务调度	18-26
3.1 引言	18
3.2 网格任务调度的原理	18-20
3.3 网格任务调度的特点	20-21
3.4 网格任务调度组织模式	21
3.5 网格任务调度的体系结构	21-23
3.6 网格任务的调度过程	23-24
3.6.1 作业提交	23
3.6.2 收集可用资源静态信息	23-24
3.6.3 资源预选	24
3.6.4 资源动态信息查询	24
3.6.5 制订调度计划和资源预约初始化	24
3.6.6 作业运行时监控	24
3.7 现有任务调度算法介绍	24-26
第四章遗传算法	26-33
4.1 遗传算法介绍	26-27
4.2 遗传算法的基本原理	27-28
4.3 遗传算法的数学基础	28-29
4.4 遗传算法的特点	29-30
4.5 遗传算法的实现过程	30-33
4.5.1 编码方法	30
4.5.2 产生初始种群	30
4.5.3 适应度函数的选取	30
4.5.4 遗传算子的设计：选择、杂交、变异	30-32
4.5.5 控制参数的设定	32-33
第五章基于遗传算法的网格任务调度设计	33-39
5.1 模拟器Gridsim 介绍	33-35
5.1.1 Gridsim 的体系结构	33-34
5.1.2 Gridsim 中的实体及通信	34-35
5.2 基于遗传算法的网格任务调度的设计	35-39
5.2.1 任务调度问题定义	35
5.2.2 染色体的编码和解码	35-36
5.2.3 初始群体设定及适应值函数	36-37
5.2.4 进化操作	37-39
第六章实验结果及结论	39-42
6.1 实验结果分析	39-41
6.2 结论	41-42
总结及展望	42-43
参考文献	43-47
附录	47-50
发表论文	50-51
致谢	51-52
学位论文独创性声明	52
学位论文知识产权权属声明	52

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388076



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