【摘 要】
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网格是解决科学计算、工程计算和商业计算等大规模计算的平台。它是下一代互联网技术,把互联网合成一台巨大的超级计算机,从而实现资源的全面共享。在网格计算中,任务管理、
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网格是解决科学计算、工程计算和商业计算等大规模计算的平台。它是下一代互联网技术,把互联网合成一台巨大的超级计算机,从而实现资源的全面共享。在网格计算中,任务管理、任务调度和资源管理是网格必须具备的三个基本功能。网格任务调度的目标是:在复杂的网格动态环境中,同时考虑各网格节点的计算性能、节点之间的通讯性能等参数,把不同的任务以最合理的方式分配到相应的网格结点去完成。网格任务调度是一个NP完全问题。 本文分析了网格和网格环境下任务调度的特点,在此基础上给出了网格任务调度问题的有向无环图DAG模型。针对启发式遗传算法早熟收敛的不足,提出了一个改进的具有DNA编码特征的遗传算法。为了保证种群的多样性,提高遗传算法的全局搜索能力,染色体采用DNA编码和解码,这样更符合生物进化规律。然后使用一种基于调度子串合法性判断的初始种群生成方法,并在标准遗传算法的基础上增加新的倒位操作和轮转操作,使网格任务调度取得更优解。另外,本文针对标准遗传算法收敛速度较慢的不足,提出了一种改进的快速收敛的方法,通过调整标准遗传算法结构,增加了对染色体的分割与重组操作,使遗传算法能快速收敛。与标准遗传算法相比,改进的遗传算法更合理地分配了网格资源,从而提高了网格系统的总体性能。 本文采用GridSim模拟器构建网格仿真环境,并设计基于图形用户接口的GA模块(GUI-GA)用来设置遗传算法的参数。仿真实验结果表明:改进的DNA遗传算法(DNA-GA)相对标准遗传算法更具有全局解空间搜索的特点,可以有效地缩短网格任务的完成时间,提高网格资源的使用效率。另外,改进的快速收敛方法与标准调度算法相比,提出的算法取得了更好收敛速度。
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