基于模擬退火的蟻群算法求解網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度問題.pdf

1、隨著科技日新月異的發(fā)展，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在我們生活中扮演的角色越來越重要，可以說到了不可或缺的地步。網(wǎng)絡(luò)中異地資源的共享能給我們帶來了很多的方便，異地資源如何更好的被大家所共享逐漸成了一個新的研究方向。網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度討論的就是這一問題，設(shè)計(jì)出一個好的資源調(diào)度算法也是本文研究的主要目的。
　　 蟻群算法是一種具有正反饋機(jī)制的啟發(fā)式算法，它是由意大利學(xué)者Dorigo M根據(jù)螞蟻的覓食尋路中選擇路徑的過程得到啟發(fā)而提出的。在這個過程中螞蟻會釋

2、放信息素從而起到指引其它螞蟻的作用。后面的螞蟻會根據(jù)前面螞蟻所釋放的信息素的多少來探索路徑。但基本的蟻群算法會出現(xiàn)局部最優(yōu)早期收斂的現(xiàn)象，所以在有些時候并不一定能夠找到最優(yōu)路徑。所以我們常見的應(yīng)用到實(shí)例中的大都是經(jīng)過改進(jìn)的，在文中我們將提出一個基于模擬退火的蟻群算法用來解決網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度問題。
　　 本文首先探討研究了國內(nèi)外的背景，闡述了網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度與蟻群算法的研究現(xiàn)狀，有什么地方需要完善。之后介紹了下蟻群算法的基本概念、原理以及

3、幾種變異的蟻群算法，并對網(wǎng)格任務(wù)進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，包括網(wǎng)格的概念、特點(diǎn)以及意義并詳細(xì)的介紹了幾種體系結(jié)構(gòu)模型還有幾種調(diào)度算法，其中提出了一個新的用于網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度的遺傳算法，這種遺傳算法采用輪賭盤選擇與精英選擇相結(jié)合，提高算法的效率，并且采用了一致雜交，避免基因的丟失，以及提高收斂速度。
　　 本文還詳細(xì)論述了一般蟻群算法在解決網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度的應(yīng)用，但是一般的蟻群算法在探求路徑的時候會出現(xiàn)局部最優(yōu)，這條路徑未必是全局最優(yōu)，可能另外存

4、在全局最優(yōu)路徑，但此時螞蟻卻可能因?yàn)橐呀?jīng)找到一個好的路徑了就會停止找尋全局最優(yōu)路徑了，而退火算法是一種通過一定的概率來接受較差解來避免局部最優(yōu)的局部搜索策略，因此本文在基本蟻群算法中加入了模擬退火的思想，它們的結(jié)合很好的解決了這種局部最優(yōu)的矛盾。仿真結(jié)果也表明，該改進(jìn)算法能更有效地解決網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度問題。
　　 總之，網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度不管是在理論研究層面還是在實(shí)際生活應(yīng)用里都有重要的研究意義。一個好的調(diào)度算法對網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度的性能又起到