【摘 要】
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网格计算涉及的资源通常存在区域和组织差异,涉及的作业(Job)则存在数据和计算两种密集类,针对具有混合特征的网格计算,提出了基于SCE中间件的遗传优化网格作业调度算法。首先分析了具有不同密集类型Job的混合网格计算模型,得到作业与资源的属性表示,以及作业调度与资源之间的约束关系。然后根据混合网格计算模型分析,将其转化成约束条件下的最优解问题,引入改进遗传算法进行求解。在种群初始化时根据适应性筛选出
【机 构】
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郑州师范学院信息科学与技术学院,郑州大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572447)。
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网格计算涉及的资源通常存在区域和组织差异,涉及的作业(Job)则存在数据和计算两种密集类,针对具有混合特征的网格计算,提出了基于SCE中间件的遗传优化网格作业调度算法。首先分析了具有不同密集类型Job的混合网格计算模型,得到作业与资源的属性表示,以及作业调度与资源之间的约束关系。然后根据混合网格计算模型分析,将其转化成约束条件下的最优解问题,引入改进遗传算法进行求解。在种群初始化时根据适应性筛选出一部分样本作为初始种群,利用高质量样本启发寻优,降低进化代数;同时针对每个染色体的作业执行速度和染色体内
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