【摘 要】
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该文首先陈述了分布式系统任务调度的一些基本理论.然后我们提出了一种处理机个数无限制的列表调度算法,这种算法称为节点迁移算法(NTSA).在这个算法中需要通过两个步骤来实
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该文首先陈述了分布式系统任务调度的一些基本理论.然后我们提出了一种处理机个数无限制的列表调度算法,这种算法称为节点迁移算法(NTSA).在这个算法中需要通过两个步骤来实现任务调度.我们用一个例子来说明这个算法,并且通过对一些任务图的测试,证明了此算法比其它一些算法在优化调度长度方面性能更好.由于启发式算法存在的一些缺点,如较高的时间复杂度、缺乏可扩展性和难以保证解的性能,我们使用一种随机搜索技术-模拟退火技术,并提出了一种任务列表调度的模拟退火算法.我们还设计了一种随机拓扑排序算法来产生问题的初始解.实验证明,选择良好的控制参数以后,模拟退火算法的性能远远好于启发式算法,并且算法的运行时间也不高.由于遗传算法解决组合优化问题有力工具,我们设计了一种基于伪并行算法的分布式系统任务列表调度.在算法中使用了一种与其它同类算法不同的变异算子.这种算于可以有效地增强算法的局部搜索能力.而且实验证明,伪并行遗传算法和并行遗传算法一样可以有效防止早熟现象.我们提出了一种新的列表调度算法的任务分配策略-完成时间最大化算法,一些例子说明,这种算法比现有的启动时间最小化算法能更好地优化调度方按使用的处理机个数.总的来讲,该文提出的算法,尤其是NTSA算法,列表调度的模拟退火算法以及完成时间最大化算法,与同类的算法相比都非常有效.当然,这几个算法还有改进的余地,目前我们的工作正集中于进一步提高这些算法的性能.
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