【摘 要】
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一个好的任务调度算法能高效分配网格资源,有效降低任务总执行时间,从而提高网格的性能。本文结合遗传算法和蚁群算法的各自优点,对遗传算法和蚁群算法进行融合并应用于网格
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一个好的任务调度算法能高效分配网格资源,有效降低任务总执行时间,从而提高网格的性能。本文结合遗传算法和蚁群算法的各自优点,对遗传算法和蚁群算法进行融合并应用于网格环境中的任务调度中,仿真实验结果表明,应用遗传蚁群算法进行网格任务调度中可以减少任务总完成时间,系统负载均衡性好,任务调度效率高。
A good task scheduling algorithm can efficiently allocate grid resources, effectively reducing the total task execution time and improving the performance of the grid. In this paper, the advantages of genetic algorithm and ant colony algorithm are combined, and genetic algorithm and ant colony algorithm are fused and applied to task scheduling in grid environment. Simulation results show that genetic ant colony algorithm can be used in grid task scheduling Reduce the total task completion time, system load balancing, task scheduling efficiency.
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