论文部分内容阅读
新世纪以来,越来越多的科学和工程计算需要高性能计算,于是在传统的分布式计算技术上发展了元计算、正统的网格计算和对等计算等相关领域技术。网格环境下的资源分配与调度是一个NP难问题,由于网格具有的异构性、分布性和动态性,传统的资源管理方法在网格环境中并不适用。与此同时,通过模拟自然生态机制求解复杂优化问题的新型计算智能方法,如遗传算法,蚁群算法,免疫算法等具有很好的自适应性。尤其是从意大利学者Dorigo,Maniezzo & Colorni(1991)提出的蚂蚁算法(ant algorithm)开始,具有NP—hard性的组合优化的调度问题成为蚁群算法的一个重要研究方向。 蚂蚁算法是解决这类问题的有效算法。在本文中,阐述了网格资源分配与调度的相关研究。介绍了蚁群算法原理。在许智宏,孙济洲等人的工作基础上,设计了一个网格系统模型,改进了信息素策略,将蚁群算法引用到网格环境下的资源分配与任务调度。该算法采用伪随机比例规则,采用最优路径蚂蚁的信息素整体更新规则与预分配时的信息素局部更新规则恰当结合在一起的信息素策略。进而提出了具有动态信息素局部更新规则动态蚁群算法。在此基础上,基于GridSim软件包,使用Java编程语言设计了信息素模型测试方案,对本文提出的机制进行了测试。模拟实验表明该算法是一种快速,有效,负载更均衡的算法。