【摘 要】
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随着科技的进步,高性能计算在气候模拟、流体力学、分子动力学、生物信息等领域都得到了愈加广泛的应用。但是在高性能并发、多计算系统模型、数据与云存储下的高性能计算中数据处理的速度和用户需求响应的时间不能得到有效提高。如何对高性能计算系统平台进行资源分配和负载均衡化才是增强性能的核心。为了提高高性能计算系统利用率,以及降低系统负载不均衡,本文通过分析蚁群算法和遗传算法的特点,提出了一种基于遗传-蚁群的高
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随着科技的进步,高性能计算在气候模拟、流体力学、分子动力学、生物信息等领域都得到了愈加广泛的应用。但是在高性能并发、多计算系统模型、数据与云存储下的高性能计算中数据处理的速度和用户需求响应的时间不能得到有效提高。如何对高性能计算系统平台进行资源分配和负载均衡化才是增强性能的核心。为了提高高性能计算系统利用率,以及降低系统负载不均衡,本文通过分析蚁群算法和遗传算法的特点,提出了一种基于遗传-蚁群的高性能计算任务调度算法（GA-LBFACO）。具体研究工作如下:（1）针对蚁群算法在解决高性能计算任务调度的过程中,只考虑服务器间的路径信息素,而忽略服务器的负载状态。本文通过重新定义蚁群算法的信息素和启发式信息进行改进。引入服务器负载因子,提供服务器负载的动态变化,并把服务器负载因子初始信息素浓度加入到转移概率启发式信息中,再通过加入信息素转化因子来更新信息素。改进后的蚁群算法能够有效降低服务器负载和提高算法的寻优能力。通过实验证明,改进蚁群算法（LBFACO）在降低负载均衡方面效果明显。但是在任务执行时间方面还有不足。主要原因是蚁群算法前期信息素获取速度慢,导致信息素不足。（2）针对蚁群算法的不足之处,本文提出将遗传和改进蚁群算法相结合的思想。通过研究遗传算法的特点,遗传算法前期拥有更好的解空间搜索能力,能够快速搜索到优秀解,将遗传算法搜索到优秀解转化为改进蚁群算法的初始信息素,后期采用改进蚁群算法搜索精确解的能力,最终得到高效的算法收敛速度和全局搜索性。经实验证明,融合算法GA-LBFACO不仅降低了任务执行时间和服务器负载均衡,还有效提高了CPU利用率。
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