基于蚁群算法的网格任务调度研究

论文摘要

在网格环境下如何有效的管理资源和调度计算是影响网格计算能否成功的最重要的因素之一。由于资源在广域上分布,本质上异构、归不同的人和组织拥有,相异的存取和花费模式、负载和可用性动态变化,因此网格环境下的资源管理和任务调度变得十分复杂和具有挑战性。在网格系统中,如何协调和分配这些资源,从而使网格达到最优的性能,这就是调度需要解决的主要问题。本文结合蚁群算法在解决优化组合问题上面的优越性来解决网格环境下的任务调度问题;通过对蚁群算法的原理进行深入的分析和探讨,设计了基于蚁群算法的网格资源分配模型和任务调度系统。通过利用GridSim Toolkit工具包进行的仿真模拟实验结果也表明蚁群算法在网格环境下的任务调度中的应用也是十分成功的。本文主要在以下方面进行了做了些工作:1.根据网格计算的发展及其体系结构,研究了当前网格环境下任务调度策略的类型及其特点。2.对蚁群算法的参数选择机制进行了研究;设计了基于蚁群算法的网格资源分配和任务调度模型;3.结合基本蚁群算法的信息素更新策略,提出了改进的自适应蚁群调度算法。4.在仿真模拟环境下对蚂蚁算法、基本蚁群算法和自适应蚁群算法的作业完成时间,任务调度的资源负载平衡率等方面进行了性能比较与分析。本文在结论部分对全文所做的工作进了和总结并指出了下一步的研究方向。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 选题背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文主要内容和工作
• 第2章 网格计算及其任务调度综述
• 2.1 网格计算及其发展
• 2.1.1 网格的定义
• 2.1.2 网格的分类
• 2.1.3 网格发展的三个阶段
• 2.2 网格的体系结构
• 2.2.1 五层沙漏模型与开放网格体系结构
• 2.2.2 Web Service资源框架WSRF
• 2.3 网格任务调度
• 2.3.1 网格任务调度概述
• 2.3.2 网格任务调度的特点
• 2.3.3 网格任务调度的目标
• 2.3.4 任务调度策略及其分类
• 2.4 本章小结
• 第3章 基本蚁群算法网格任务调度研究
• 3.1 网格任务调度方法概述
• 3.1.1 启发式调度方法
• 3.1.2 其它调度算法
• 3.2 蚁群算法原理及参数选择
• 3.2.1 基本蚁群算法的原理
• 3.2.2 基本蚁群算法的数学模型
• 3.2.3 蚁群算法的特点
• 3.2.4 对蚁群算法参数选择的分析研究
• 3.3 基于蚁群算法的网格资源分配与任务调度模型设计
• 3.3.1 基于蚁群算法的网格资源分配模型设计
• 3.3.2 网格资源分配的蚁群算法描述实现
• 3.3.3 基于蚁群算法的网格资源分配和调度策略
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于自适应蚁群算法的网格任务调度实现
• 4.1 自适应蚁群算法的网格任务调度
• 4.1.1 算法设计的思路
• 4.1.2 算法的求解流程
• 4.1.3 自适应的信息素更新策略
• 4.1.4 自适应蚁群算法的评价
• 4.1.5 自适应蚁群算法的实现描述
• 4.2 自适应蚁群算法的稳定性和收敛性
• 4.3 本章小结
• 第5章 仿真与性能分析
• 5.1 网格仿真环境简介
• 5.1.1 GridSim概述
• 5.1.2 网格计算环境中与任务调度相关的因素
• 5.2 任务调度系统的模拟设计与实现
• 5.2.1 定义网格系统模型实体
• 5.2.2 网格系统时序图
• 5.3 实验结果及性能评价
• 5.3.1 蚁群算法和蚂蚁算法的实验比较分析
• 5.3.2 自适应蚁群算法和基本蚁群算法的实验分析
• 5.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 研究生履历