基于遺傳算法地制造網(wǎng)格資源調(diào)度模型研究

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1、武漢理I：人學(xué)碩十學(xué)位論文摘要網(wǎng)格是指在動態(tài)變化的多個虛擬機構(gòu)間共享資源和協(xié)同解決問題，其實質(zhì)是在動念可擴充的虛擬組織中可控且平等地使用和共享資源。制造網(wǎng)格將分散在全球范圍內(nèi)的閑散資源和優(yōu)勢資源封裝為網(wǎng)格節(jié)點，向用戶提供統(tǒng)一的資源訪問入口和透明的資源服務(wù)，來快速形成資源配置系統(tǒng)，滿足企業(yè)對資源共享的要求。制造網(wǎng)格概念提出，以及對制造網(wǎng)格系統(tǒng)建設(shè)與應(yīng)用實施，建立了網(wǎng)絡(luò)化制造的丌放系統(tǒng)架構(gòu)，形成了網(wǎng)絡(luò)化制造的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，統(tǒng)一了網(wǎng)絡(luò)化制造的模式和范式，為制造業(yè)信息化指明了發(fā)展方向。如何使制造網(wǎng)格中資源的配置達(dá)到

2、用戶要求的最優(yōu)化，并且方便用戶訪問，是制造網(wǎng)格需要解決的基本問題。制造網(wǎng)格中資源調(diào)度的目標(biāo)是通過合理地分配資源到不同的處理單元上，而使總?cè)蝿?wù)的執(zhí)行按用戶的要求達(dá)到最優(yōu)，于是資源凋度對于制造網(wǎng)格中資源的利用率非常重要。網(wǎng)格中資源調(diào)度問題是一個NP問題，而遺傳算法已被證明是解決NP問題的一種有效算法。本文研究基于遺傳算法的資源調(diào)度策略。首先分析了網(wǎng)格和制造網(wǎng)格的特點和體系結(jié)構(gòu)，將制造網(wǎng)格和網(wǎng)絡(luò)化制造進(jìn)行比較，體現(xiàn)其優(yōu)越性，重點從制造業(yè)的角度來考慮網(wǎng)格的應(yīng)用，根據(jù)制造業(yè)的特點研究制造網(wǎng)格的產(chǎn)生背景及其需求。然后

3、研究了遺傳算法的生物原理、特點和基本操作，及其解決調(diào)度問題的優(yōu)勢，給出算法基本操作代碼。提出了運用遺傳算法解決資源優(yōu)化配置問題。最后，在資源的調(diào)度實例中，基于實際課題，建立解決問題的模型，用網(wǎng)格構(gòu)架工具GT4構(gòu)造網(wǎng)格平臺；然后用VisualModeler工具詳細(xì)給出了創(chuàng)建資源與任務(wù)的過程以及資源調(diào)度策略模擬的偽代碼，分析試驗結(jié)果；本文還提出將制造網(wǎng)格中間件與支持制造網(wǎng)格的WEB數(shù)據(jù)庫以及WEB服務(wù)器連接起來，為用戶提供一個方便查詢的簡單友好的訪問界面。實驗結(jié)果表明，本設(shè)計的基于遺傳算法的資源調(diào)度策略具有可

4、行性，能為用，-提供最優(yōu)解決方案。關(guān)鍵詞：網(wǎng)格，制造網(wǎng)格，資源調(diào)度，遺傳算法，NP問題武漢理I：人學(xué)碩十學(xué)位論文AbstractGridisagroupoftechnologiesthatsharingtheresourcesandworkingtogethersolvetheproblemamongmorethanonevirtualinstitution，whichisalsosharingandequalusingtheresourcesonthescalableanddynamicvirtuali

5、nstitution．ManufacturingGridintegratesthevariouscomputingresourceslocatingindifferentplacetobeGridNode，whichgivingtheenterpriseatransparentandunifiedchanneltogettheservicefromtheresources．ThepurposeofresourceschedulinginManufacturingGridsystemisdistributi

6、ngtheresourcestodifferentprocessunitthroughreasonabledistribution，makingthe’scheduleisthebestonetotheenterprise，SOtheresourceschedulingisveryimportanttotheusabilityoftheresources．ResourceschedulinginGridsystemisoneofNPproblems，towhichGA(GeneticAlgorithm)h

7、asbeenprovedtobeoneoftheeffectivesolutions．SotheresearchfocusesondesigningaGridresourceschedulingstrategybasedonGA．Intheverybeginning，thetheoriesofGridandManufacturingGridhavebeenstudied，thenanalyzingtheframeandthefutureofthisfield．Afterthis，theBiologyPri

8、nciples，thefeaturesandprocedureofGAhavebeenresearched，whichistheadvantageforGAtosolvetheproblemofresourcescheduling．ThentherequirementandbrightlyfutureusenessofGridtechnologyhavebeenstudiedfocuseontheManufactureingf