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基于蚁群算法的网格资源分配与调度研究

新世纪以来,越来越多的科学和工程计算需要高性能计算,于是在传统的分布式计算技术上发展了元计算、正统的网格计算和对等计算等相关领域技术。网格环境下的资源分配与调度是一个NP难问题,由于网格具有的异构性、分布性和动态性,传统的资源管理方法在网格环境中并不适用。与此同时,通过模拟自然生态机制求解复杂优化问题的新型计算智能方法,如遗传算法,蚁群算法,免疫算法等具有很好的自适应性。尤其是从意大利学者Dorigo,Maniezzo & Colorni(1991)提出的蚂蚁算法(ant algorithm)开始,具有NP—hard性的组合优化的调度问题成为蚁群算法的一个重要研究方向。蚂蚁算法是解决这类问题的有效算法。在本文中,阐述了网格资源分配与调度的相关研究。介绍了蚁群算法原理。在许智宏,孙济洲等人的工作基础上,设计了一个网格系统模型,改进了信息素策略,将蚁群算法引用到网格环境下的资源分配与任务调度。该算法采用伪随机比例规则,采用最优路径蚂  (本文共59页) 本文目录 | 阅读全文>>

长春理工大学
长春理工大学

网格环境下基于蚁群算法对资源分配与调度的方法研究

蚂蚁算法是解决这类问题的有效算法。在本文中,阐述了网格资源分配与调度的相关研究。介绍了蚁群算法原理。在前人的工作基础上,设计了一个网格系统模型,改进了信息素策略,将蚁群算法引用到网格环境下的资源分配与任务调度。该算法采用伪随机比例规则,采用最优路径蚂蚁的信息素整体更新规则与预分配时的信息素局部更新规则恰当结合在一起的信息素策略。进而提出了具有动态信息素局部更新规则动态蚁群算法。在此基础上,基于GridSim软件包,使用Java编程语言设计了信息素模型测试方案,对本文提出的机制进行了测试。模拟实验表明该算法是一种快速,有效,负载更均衡的算法。  (本文共56页) 本文目录 | 阅读全文>>

安徽大学
安徽大学

基于模拟退火的蚁群算法求解网格任务调度问题

随着科技日新月异的发展,计算机网络在我们生活中扮演的角色越来越重要,可以说到了不可或缺的地步。网络中异地资源的共享能给我们带来了很多的方便,异地资源如何更好的被大家所共享逐渐成了一个新的研究方向。网格任务调度讨论的就是这一问题,设计出一个好的资源调度算法也是本文研究的主要目的。蚁群算法是一种具有正反馈机制的启发式算法,它是由意大利学者Dorigo M根据蚂蚁的觅食寻路中选择路径的过程得到启发而提出的。在这个过程中蚂蚁会释放信息素从而起到指引其它蚂蚁的作用。后面的蚂蚁会根据前面蚂蚁所释放的信息素的多少来探索路径。但基本的蚁群算法会出现局部最优早期收敛的现象,所以在有些时候并不一定能够找到最优路径。所以我们常见的应用到实例中的大都是经过改进的,在文中我们将提出一个基于模拟退火的蚁群算法用来解决网格任务调度问题。本文首先探讨研究了国内外的背景,阐述了网格任务调度与蚁群算法的研究现状,有什么地方需要完善。之后介绍了下蚁群算法的基本概念、...  (本文共64页) 本文目录 | 阅读全文>>

江南大学
江南大学

分布式系统中处理机的任务调度算法研究

网格作为典型的分布式应用系统,由大量分布共享的异构资源组成,这些资源协同提供了巨大的计算能力。由于网格计算中资源具有在广域上分布、自主管理、本质上异构、负载动态变化等特性,使得网格环境下的任务调度所面临的问题比传统分布式环境要复杂得多,是一个NP完全问题(除极少数特殊情况外)。调度技术一直为计算机学者们研究的焦点,是网格的核心技术,它可以描述为合理解决计算任务在地理分布的各种资源之间的动态调度。总的来说,一个好的任务调度算法其关键的技术参数是在最短的时间内实现最优分配策略,从而提高系统资源的利用率以及保持系统较好的系统负载均衡。本文通过对智能算法——蚁群与遗传算法的深入研究,将它们引入到网格任务调度中,提出了基于改进型蚁群算法的网格任务调度技术与基于蚁群与遗传混合算法的网格任务调度技术。基于改进型蚁群算法的网格任务调度技术,主要针对现有网格任务调度算法负载均衡、资源利用率、跨度等方面的不足而提出。该算法的关键问题就是如何确定负载...  (本文共62页) 本文目录 | 阅读全文>>

青岛大学
青岛大学

蚁群算法在网格计算中任务调度的应用

网格计算是网络应用的一项新技术。它通过平衡各管理域的任务负载,协同运用多个管理域中的计算资源来解决一些大规模的计算任务。这项技术将多种资源组织在一个统一的框架下,为各种复杂的计算任务提供服务。由此可见,以提高网格资源利用率、改善网格应用性能为目的的网格资源分配,成了网格计算中需要着力解决的重要问题。目前,围绕着网格中的资源分配问题,国内外已做了大量研究工作,先后提出了各种分配算法。这些算法从不同角度上都能很好地适应网格环境下的自治性、动态性、分布性等特征。不过,由于这一问题已被证明是一个NP完全问题,不可能在多项式时间内得到最优解,人们开始探索采用优化算法来解决。本文对任务调度模型进行了分析,介绍了几种主要的网格资源分配算法:遗传算法、神经网络算法、Min-min和Max-min算法、先来先服务算法、退火算法等算法。本文针对网格计算中的资源分配模型,设计了适合中小规模优化问题的蚁群算法。其中的信息素修改策略采用的是轮盘赌方法,比...  (本文共47页) 本文目录 | 阅读全文>>

大连海事大学
大连海事大学

基于蚁群算法的网格任务调度研究

在网格环境下如何有效的管理资源和调度计算是影响网格计算能否成功的最重要的因素之一。由于资源在广域上分布,本质上异构、归不同的人和组织拥有,相异的存取和花费模式、负载和可用性动态变化,因此网格环境下的资源管理和任务调度变得十分复杂和具有挑战性。在网格系统中,如何协调和分配这些资源,从而使网格达到最优的性能,这就是调度需要解决的主要问题。本文结合蚁群算法在解决优化组合问题上面的优越性来解决网格环境下的任务调度问题;通过对蚁群算法的原理进行深入的分析和探讨,设计了基于蚁群算法的网格资源分配模型和任务调度系统。通过利用GridSim Toolkit工具包进行的仿真模拟实验结果也表明蚁群算法在网格环境下的任务调度中的应用也是十分成功的。本文主要在以下方面进行了做了些工作:1.根据网格计算的发展及其体系结构,研究了当前网格环境下任务调度策略的类型及其特点。2.对蚁群算法的参数选择机制进行了研究;设计了基于蚁群算法的网格资源分配和任务调度模型...  (本文共77页) 本文目录 | 阅读全文>>