论文摘要
被称为是下一代互联网的网格计算,从它诞生那天起就受到了人们的广泛关注。它就像一台超级计算机,通过网格,我们可以整合的不仅仅是计算机和网页,还包括其他许多信息资源,如:数据库,软件以及各种信息获取设备等,甚至能够使用接入网格的电器设备。在研究网格计算过程中,资源的调度问题无疑是重中之重。只有处理好调度问题,设计出高效合理的调度模型,才能突出网格计算的优越性。在网格资源调度系统中,有一些常用的调度算法,如:Min-min,Max-min,快速贪吃算法等等,但是在具体应用中,这些算法往往存在这样或那样的问题,导致调度不能达到最优或快速达到最优。针对这种情况,引入一种合理高效的调度算法来进行资源调度的研究应运而生。本文采用遗传算法作为资源调度算法,遗传算法作为一种快捷、简便、容错性强的算法,在各类结构对象的优化过程中显示出明显的优势。本文通过遗传算法与资源调度的融合,使资源转变成了遗传算法中的染色体,通过遗传操作而寻求最优解。在运行算法之前,对网格开发环境的搭建作了详细阐述,这是进行网格开发的必要环节,而后给出了本模型的网格开发步骤,包括提供服务接口,生成网格服务支持的文件,实现服务和部署服务等等。这些工作是与遗传算法进行融合的关键。最后的仿真实验,给出了两组数据下,遗传算法的运行情况,结果证明,遗传算法适合于大规模的作业调度,当任务数量增大时,遗传算法的收敛时间明显下降,即效率得到了提高。另外,还给出了一组遗传算法与网格资源调度的传统算法Min-min进行比较后的数据结果,证实了通过引入遗传算法,在执行速度与效率上都要优于资源调度的传统算法。
论文目录
摘要ABSTRACT第1章 绪论1.1 目的与意义1.2 研究现状1.2.1 网格应用现状1.2.2 网格资源调度研究现状1.3 论文组织结构第2章 网格系统组成与资源调度2.1 网格系统组成与特点2.1.1 网格体系结构2.1.2 网格的特点2.2 网格平台GLOBUS2.2.1 Globus 概述2.2.2 Globus 的主要组成部分2.3 网格资源调度2.3.1 网格资源调度的特点2.3.2 网格资源调度的主要目标2.3.3 网格资源调度模型2.4 本章小结第3章 遗传算法3.1 遗传算法的特点3.2 遗传算法的基础理论3.3 实现遗传算法的基本操作3.4 遗传算法的基本流程3.5 本章小结第4章 基于遗传算法的网格资源调度模型4.1 网格资源调度模拟器GRIDSIM4.2 调度模型的描述4.3 调度模型流程4.3.1 调度模型的整体结构4.3.2 模型的仿真环境描述4.4 使用GRIDSIM TOOLKIT 工具包设计模型对象4.4.1 仿真初始化过程4.4.2 用户的创建过程4.4.3 资源的创建过程4.5 模型的遗传编码与解码4.5.1 遗传编码方式4.5.2 遗传解码方式4.6 定义适应度函数4.7 网格资源的遗传操作4.8 本章小结第5章 网格服务实现与实验分析5.1 实验环境的建立5.1.1 GridSim 实验环境的搭建5.1.2 Globus 的安装与测试5.2 网格服务开发5.3 实验结果分析5.4 本章小结结论参考文献攻读学位期间发表的学术论文致谢
相关论文文献
标签：网格计算论文; 资源调度论文; 遗传算法论文;
