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网格计算环境下基于自适应遗传模拟退火算法SGSA的任务调度的研究和实现

作　者: 雷梦
导　师: 柳青
学　校: 云南大学
专　业: 软件工程
关键词: 网格计算任务调度自适应遗传模拟退火算法
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 42次
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内容摘要

网格是一个集成的计算与资源环境,能够吸纳各种计算资源并将它们转化成一种随处可得的、可靠的、标准的、经济的计算能力。网格计算适用于大型的科学计算和项目研究,已成为继传统因特网、Web之后的第三次互联网浪潮,在世界许多国家和地区得到了实际应用,在科学研究、信息共享、应用程序整合等方面发挥着极大的作用。任务调度问题则是网格研究和应用必须解决的一个关键问题。任务调度的目标就是要对用户提交的任务实现最优调度,并设法提高网格系统的总体吞吐率。网格计算的任务调度是一个NP完全问题。近年来,人们提出了很多启发性智能化算法,诸如神经网络、模拟退火、禁忌搜索、遗传算法、蚂蚁算法等,它们成为解决NP问题及任务调度问题的有效工具。自适应遗传模拟退火算法是将遗传算法和模拟退火算法进行优化并混合的一种算法,它即利用遗传算法具有较强的对全局把握能力,又利用模拟退火算法算法的较强的局部搜索能力对遗传算法的种群进行概率性接受,一定程度上避免遗传算法“早熟”的产生。本文的工作主要是在对传统的遗传算法和模拟退火算法进行阐述,在分析传统遗传算法和模拟退火算法的优点和不足后,对原有算法进行了优化;基于遗传算法和模拟退火算法的开放性,对两种算法进行有机混合,并提出了通用的自适应遗传模拟退火算法SGSA。然后将SGSA应用于具体的任务调度问题,针对任务调度问题的具体情况设计出相应的算法,并最后予以实现。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-10
第一章绪论  10-16
  1.1 研究背景  10-12
  1.2 国内外研究现状  12-14
  1.3 研究内容及相关工作  14
  1.4 论文结构安排  14-16
第二章相关理论知识及技术  16-29
  2.1 网格计算相关简介  16-20
    2.1.1 网格计算的基本概念  16-17
    2.1.2 网格计算的基本原理  17-18
    2.1.3 网格计算的体系结构  18-19
    2.1.4 网格计算的特点  19
    2.1.5 网格计算的应用与发展现状  19-20
  2.2 任务调度相关简介  20-24
    2.2.1 任务调度的基本概念  20-21
    2.2.2 网格计算任务调度的主要目标  21-22
    2.2.3 常见任务调度类型  22-24
  2.3 软计算及相关算法简介  24-29
    2.3.1 软计算概述  24
    2.3.2 遗传算法  24-27
    2.3.3 模拟退火算法  27-29
第三章自适应遗传模拟退火算法  29-38
  3.1 SGSA 算法流程  29-31
  3.2 SGSA 通用算法  31-38
    3.2.1 SGSA 种群初始化算法  31-32
    3.2.2 SGSA 染色体交叉算法  32-33
    3.2.3 SGSA 染色体变异算法  33-34
    3.2.4 SGSA 染色体SA 接受算法  34-35
    3.2.5 SGSA 染色体选择算法  35-36
    3.2.6 SGSA 自适应功能设计  36
    3.2.7 SGSA 的算法收敛性讨论  36-38
第四章基于SGSA 的网格计算环境下任务调度的设计  38-46
  4.1 任务调度的问题描述  38-39
  4.2 应用于任务调度的SGSA 设计  39-46
    4.2.1 染色体编码描述  39-41
    4.2.2 初始化种群算法描述  41-42
    4.2.3 交叉操作的算法描述  42-44
    4.2.4 变异操作算法描述  44
    4.2.5 染色体SA 接受算法描述  44-46
第五章基于SGSA 的网格计算环境下任务调度的实现  46-56
  5.1 算法中类的设计及描述  46-52
    5.1.1 染色体类  46-47
    5.1.2 种群类  47-49
    5.1.3 交配池类  49
    5.1.4 SA 接受类  49-50
    5.1.5 算法时序图及类关系图  50-52
  5.2 算法的验证  52-56
    5.2.1 算法参数讨论  52-53
    5.2.2 仿真对比实验  53-56
第六章总结与展望  56-58
  6.1 工作总结  56
  6.2 下一步工作  56-58
参考文献  58-60
致谢  60

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