网格环境下基于信任的优化粒子群任务调度研究

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网格是把分布在不同地理位置的各种资源集成起来的一种基础设施,包括计算资源、存储资源等,其目标就是能让网格用户容易的访问网格资源,满足自己的需求。网格任务调度是网格实现这一目标的关键问题之一,高效的任务调度策略可以提升整个网格系统的服务性能。任务调度问题一直都深受国内外网格研究者的重点关注。  本文系统介绍了网格相关理论基础知识,包括网格任务调度和网格环境下的信任等。针对网格任务调度问题的特点,深入研究了粒子群优化算法的结构与特征,并对其做了一定的改进,重新定义了粒子的位置与速度,使其能够应用于解决网格任务调度问题。针对粒子群算法容易陷入局部最优的缺陷,引入变异算子,使得算法陷入局部最优后,能够通过改变最优粒子的部分维数跳离局部最优点,进而到其它搜索空间寻找全局最优解,提高了算法的收敛速度。针对恶意资源节点给整个网格系统服务性能造成的难以估计的损害,本文在细致分析了几种信任模型后,提出一种改进的信任计算模型,并将其融入到优化后的粒子群算法中,有效降低了任务调度的安全隐患,提高了任务成功执行的效率。  本文利用网格建模与仿真工具GridSim对改进的粒子群优化算法进行了模拟实验,分别与模糊粒子群算法和遗传算法进行了对比。实验结果表明,改进的算法具有更好的全局搜索能力,且收敛速度更快,网格任务完成时间更短,任务成功执行的效率更高。
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