【摘 要】
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作业调度是计算网格中一个关键性的研究课题。在网格环境中,作业从提交给网格系统到作业结果处理完成,都一直处于网格作业管理系统的管理之下。由于网格具有大规模、异构、动
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作业调度是计算网格中一个关键性的研究课题。在网格环境中,作业从提交给网格系统到作业结果处理完成,都一直处于网格作业管理系统的管理之下。由于网格具有大规模、异构、动态、分布和自治等特性,如何调度作业以满足用户的需求是一个极具挑战性的问题。其中蚂蚁算法是解决这类问题的有效算法,本文针对网格所具有的特性,在研究分析计算网格作业调度算法现有成果的基础上,提出了一种基于广度优先遍历的负载均衡快速蚁群算法。本文首先分析了网格特点、网格体系结构、网格资源调度过程,对目前的网格资源调度算法进行了分析。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,采用了蚁群算法,它的并行性和可扩充性性使其非常适合网格作业调度,但该方法也存在一定的不足,即效率低和负载不平衡等现象,对其进行了改进。提出了一种在异构系统中快速平衡任务(Fast-Balance)的网格调度算法,该算法采用贪心思想,首先把任务以单位平均分配到每个机器上,然后找出具有最大负载和最小负载的机器,转移或交换它们上面的任务,使这两个机器上的任务快速均衡,再通过反复迭代,使网格系统中各机器上的任务快速达到平衡。最后利用网格调度模拟工具包GridSim,进行了大量的仿真实验。结果表明:快速平衡算法具有很好的性能,并且能得到比Min-Min、Max-Min算法更优的调度结果。
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