基于離散粒子群優(yōu)化算法的網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度方法.pdf

1、高速網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展使得將分散的、異構(gòu)的計(jì)算資源有機(jī)地整合到一起形成計(jì)算網(wǎng)格成為可能。計(jì)算網(wǎng)格為解決科學(xué)和工程領(lǐng)域一些大規(guī)模計(jì)算問(wèn)題提供了理想的平臺(tái)。由于網(wǎng)格所具有的廣域性、動(dòng)態(tài)性、異構(gòu)性的特點(diǎn)，如何對(duì)任務(wù)進(jìn)行調(diào)度是一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。與此同時(shí)，通過(guò)模擬自然生態(tài)機(jī)制求解復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題的新型計(jì)算智能方法，如遺傳算法、免疫算法、蟻群算法、粒子群算法等具有很好的自適應(yīng)性。尤其是由Eberhart和Kennedy于1995年提出的粒子群優(yōu)化算法和由D

2、origo于1991年提出的蟻群算法，具有NP-hard的組合優(yōu)化的調(diào)度問(wèn)題成為它們的一個(gè)重要研究方向。 我們提出把離散粒子群算法用于網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度問(wèn)題，即為使粒子群算法適用于網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度而對(duì)粒子群算法進(jìn)行離散化，對(duì)粒子的位置和速度重新進(jìn)行定義，并重新設(shè)計(jì)粒子的位置和速度的變換規(guī)則?；贕ridSim包，我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)網(wǎng)格模擬系統(tǒng)，并在網(wǎng)格模擬系統(tǒng)上對(duì)提出的離散粒子群算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)表明該算法具有較好的性能，但在算法后期的局

3、部搜索能力差，反饋信息利用不充分。進(jìn)而我們提出把粒子群算法與蟻群算法進(jìn)行融合并應(yīng)用于連續(xù)函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題，利用粒子群算法尋優(yōu)的結(jié)果來(lái)初始化蟻群算法的信息素，為使蟻群算法適用于求解連續(xù)函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題，對(duì)螞蟻尋優(yōu)思想作了修改和引申，大量在連續(xù)空間的典型算例測(cè)試結(jié)果表明，融合算法比現(xiàn)存的用于連續(xù)函數(shù)優(yōu)化的蟻群算法更快地找到更好的結(jié)果，該融合算法具有良好的效果。我們進(jìn)一步將融合算法應(yīng)用于解決網(wǎng)格任務(wù)的調(diào)度問(wèn)題。離散粒子群算法作為融合算法的前期尋優(yōu)部分