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1、任務(wù)調(diào)度是實(shí)現(xiàn)高性能網(wǎng)格計(jì)算的一個(gè)基本問題,調(diào)度策略直接影響網(wǎng)格的性能,網(wǎng)格自身的分布性、異構(gòu)性、動(dòng)態(tài)性、自治性等特征對(duì)傳統(tǒng)的調(diào)度算法提出了新的挑戰(zhàn),網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度算法成為網(wǎng)格技術(shù)研究中的一個(gè)熱點(diǎn)。 本文首先對(duì)網(wǎng)格的概念、網(wǎng)格的分類、網(wǎng)格的體系結(jié)構(gòu)等相關(guān)問題進(jìn)行了介紹,然后對(duì)網(wǎng)格計(jì)算中任務(wù)調(diào)度的目標(biāo)、原理和基本策略進(jìn)行了探討。分析了目前常見的網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度算法,從網(wǎng)格調(diào)度中任務(wù)的安全性和算法的性能兩方面著重分析了基本粒子群算法的一些
2、不足和缺陷,利用禁忌搜索算法來彌補(bǔ)粒子群算法后期極易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),并引入信任度的概念,提出了一種新的改進(jìn)粒子群調(diào)算法。算法首先隨機(jī)產(chǎn)生一群粒子,然后對(duì)粒子的位置和速度不斷迭代,獲得可以接受的任務(wù)調(diào)度方案,并從中選擇一組信任度最高的作為較優(yōu)解,再利用禁忌搜索算法由較優(yōu)解獲得最終解。以基本粒子群算法和遺傳算法做對(duì)比實(shí)驗(yàn),利用網(wǎng)格調(diào)度模擬工具包GridSim,進(jìn)行了大量的仿真實(shí)驗(yàn),仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與遺傳算法相比更適合于求解規(guī)模較大的網(wǎng)
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