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《长沙理工大学》 2011年
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基于混合自适应遗传算法的动态网格调度问题研究

郑娜  
【摘要】:随着互联网技术的发展,网格计算(Grid Computing)应运而生。与Internet一样,网格计算也正改变着世界的运行方式。网格计算其关键技术包括网格节点、宽带网络系统、资源管理和任务调度工具、监测工具、应用层的可视化工具等,其中任务调度技术性能的好坏直接影响到网格任务执行的效率与质量。所以,任务调度问题成为网格研究和应用过程中必须要解决的问题。 本文在分析传统的任务调度算法面临的挑战后,提出一种混合自适应遗传算法模式下动态网格调度策略,并通过在MATLAB下进行仿真验证。具体内容包括: (1)了解国内外网格技术的现状和发展趋势,分析现有的网格任务调度算法存在的问题,并进行比较。 (2)分析现有遗传算法中存在的问题。根据个体进化程度,适度调整适应度函数,防止进化过程中的“欺骗”问题的出现;利用聚类算法实现种群划分,让每个子种群单独进化,提高算法收敛速度;另外,还调整算法的交叉和变异概率,使遗传操作更加接近真实环境,避免算法过早收敛。 (3)针对现有任务调度存在的问题,使用遗传算法解决网格环境中的任务调度,使得资源处理器完成任务时间最短,解决调度过程中任务与资源之间的合理分配问题。 (4)为了验证算法的优化性能,将其在MATLAB下进行仿真,使用MATLAB实现该优化算法,并与其他遗传算法下的算法实现的结果进行比较。
【学位授予单位】:长沙理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP393.09;TP18

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【参考文献】
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