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《網(wǎng)格計(jì)算中任務(wù)調(diào)度算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文網(wǎng)格計(jì)算中任務(wù)調(diào)度算法研究姓名：董征宇申請學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：電路與系統(tǒng)指導(dǎo)教師：張玲20090527重慶大學(xué)碩十學(xué)何論文中文摘要摘要網(wǎng)格計(jì)算是借鑒電力網(wǎng)的概念提出來的。利用網(wǎng)絡(luò)把分散在不同地理位置的計(jì)算機(jī)組織成一個(gè)“虛擬的超級(jí)計(jì)算機(jī)”，其中每一臺(tái)參與計(jì)算的計(jì)算機(jī)就是一個(gè)“節(jié)點(diǎn)”，而整個(gè)計(jì)算環(huán)境是由“節(jié)點(diǎn)"組成的一張“網(wǎng)格”。最終目的是希望給用戶提供可靠的、協(xié)調(diào)的、無處不在的和低廉的高端計(jì)算能力。網(wǎng)格計(jì)算為解決科學(xué)和工程領(lǐng)域一些大規(guī)模計(jì)算問題提供了理想的平臺(tái)。資源調(diào)度是網(wǎng)格計(jì)算中一個(gè)關(guān)鍵性的研究課題。在網(wǎng)格環(huán)境中，任務(wù)從提交給網(wǎng)格系
2、統(tǒng)到任務(wù)處理完成，都一直處于網(wǎng)格任務(wù)管理系統(tǒng)的管理之下。良好的資源調(diào)度能有效地協(xié)調(diào)和分配網(wǎng)格資源，有效降低網(wǎng)格計(jì)算的總執(zhí)行時(shí)間和總耗費(fèi)量，從而使網(wǎng)格達(dá)到最大性能。由于網(wǎng)格具有大規(guī)模、異構(gòu)、動(dòng)態(tài)、分布和自治等特性，如何調(diào)度任務(wù)以滿足用戶的需求是一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的問題。本文基于遺傳算法原理提出了適合網(wǎng)格計(jì)算環(huán)境的網(wǎng)格資源調(diào)度策略，并將其作為網(wǎng)格資源調(diào)度技術(shù)的核心策略來更合理的調(diào)度網(wǎng)格資源，本論文主要工作為：①對當(dāng)前常用的資源發(fā)現(xiàn)和管理模型進(jìn)行了研究，針對層次模型中的“層層傳遞”導(dǎo)致的效率低下問題，提出一種基于資源類型的資源發(fā)現(xiàn)和管理模型，該模型大大提高了資源
3、查找和更新的速度。②網(wǎng)格計(jì)算系統(tǒng)融合了多種計(jì)算資源，一方面這些計(jì)算資源可能存在很大的性能差異，另一方面由于它們的工作負(fù)載也是動(dòng)態(tài)變化的，因此計(jì)算資源能夠向用戶提供的計(jì)算能力也會(huì)動(dòng)態(tài)地變化。因此本論文提出了自適應(yīng)遺傳算法、線性變換遺傳算法、量子遺傳算法三種不同的任務(wù)調(diào)度算法，根據(jù)網(wǎng)格系統(tǒng)各個(gè)計(jì)算模塊的計(jì)算能力、負(fù)載及網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)度，從而向用戶提供最優(yōu)的性能。③對當(dāng)前國內(nèi)外比較優(yōu)秀的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)調(diào)度算法進(jìn)行分析，著重討論了比較經(jīng)典的Min-min算法以及QoSguidedMin—min算法，在此基礎(chǔ)上考慮到任務(wù)對服務(wù)質(zhì)量要求的差異對調(diào)度算法的影響，提
4、出一個(gè)較為合理的改進(jìn)算法來有效地均衡負(fù)載、提高系統(tǒng)吞吐量。④采用G訂dsim工具包對以上提出的算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真，仿真結(jié)果表明改進(jìn)后的調(diào)度算法更加高效。關(guān)鍵詞：網(wǎng)格計(jì)算，任務(wù)調(diào)度，遺傳算法，自適應(yīng)，線性變換ABSTRACTGridComputingisbasedonpower鰣d．ItorganizesdistributedComputersasa“Vimlalsupercomputer’’byne觚ork．EveqComputeriscalledanode，aIldallmenodesfo珊a“G“d”．Theta瑪etof鰣distomakethe
5、usersfeeltlleuseofgridis嬲conV砌ent邪usingpower鰣d．GridC0mputingprovidesd印endable，consistent，perVasiVe，a11dinexpensiVeaccesstolligll-endcomputationalc印abilities．nprovidesanidealplatfonlltosolVe1鶘e—scalecomputingprobl鋤sinscient譎cajlden西ne“ngarea．Resourcesschedulingisakeyissueincomput
6、ational鰣d．In鰣deIlvironments，f沁mjobsubmissiontoresultprocessing，alleventsaboutjobsareunderthecontr01ofjobmanag鋤ent．Onegoodresourcesschedulingcane疏ctiVelyimproveadjustingandaSsigning酣dtasks，aIlddecreaSe鰣dcomputingtotaltime，GridcomputingcaIlp柏徹perfectly．ResourceSschedulingis伊eatimp
7、ortaJltin鰣dcomputing．Because鰣denVirolllllentsarelarge—scale，heterogeneous，dyIl鋤ic，distributedalldautonomous，鰣djobmanagementiscomplexa11dchallell百ng．Basedonthe研ncipleofgell鰣calgorithms，虹1ispaperpresentedthe鰣dresourcesschedulingstrategyadaptedfor鰣dcomputingenvironⅡlent，w11ichwasaS
8、嬲tllecorestrategyof鰣dresourceschedulingtechnica
