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![基于蟻群算法的網(wǎng)格多QoS任務(wù)調(diào)度研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/18/82c83094-8ca0-453f-bb15-d3ddc3ca2921/82c83094-8ca0-453f-bb15-d3ddc3ca29211.gif)
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文檔簡介
1、任務(wù)調(diào)度是網(wǎng)格研究的一個熱點問題,任務(wù)調(diào)度本身是個NP難解問題,又加之網(wǎng)格的動態(tài)性、分布性、異構(gòu)性和自治性,使得網(wǎng)格下的任務(wù)調(diào)度更加復(fù)雜。蟻群算法固有的并發(fā)性和可擴充性等特性,使它適合用于解決網(wǎng)格計算的任務(wù)調(diào)度問題。服務(wù)質(zhì)量也是衡量網(wǎng)格性能的一個重要指標(biāo),在網(wǎng)格的任務(wù)調(diào)度過程中應(yīng)該在調(diào)度目標(biāo)函數(shù)中綜合考慮用戶的QoS需求。
本文給出了一個網(wǎng)格多QoS約束任務(wù)調(diào)度模型,以帶有QoS約束的任務(wù)為研究對象,結(jié)合蟻群算法,提出了2
2、個基于蟻群算法的網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度算法(QACO和QIACO)。QACO是將螞蟻系統(tǒng)應(yīng)用到網(wǎng)格多QoS任務(wù)調(diào)度中。由于對于更大一些規(guī)模的計算,螞蟻系統(tǒng)的求解能力有限,算法的性能會下降。很多學(xué)者又提出了一些改進的蟻群算法,其中蟻群系統(tǒng)是效果比較好的一種算法。本文結(jié)合隨機交換局部搜索來改進蟻群系統(tǒng),再將其應(yīng)用到網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度中,再提出了一個基于改進蟻群系統(tǒng)的網(wǎng)格多QoS任務(wù)調(diào)度算法(QIACO)。本文重點考慮了5種QoS約束:時間、可靠性、版本、安
3、全性、優(yōu)先級,并將QoS約束轉(zhuǎn)換成效用,調(diào)度目標(biāo)是最大化總效用即用戶滿意度。
本文進行了仿真模擬實驗,將本文提出的2個基于蟻群算法的網(wǎng)格多QoS任務(wù)調(diào)度算法(QACO與QIACO)與改進的Min-Min算法、QOS-Min-Min進行比較。仿真實驗表明QIAC0比QACO有了很大的改進,QIACO無論是Makespan還是總效用相比同類算法都有很大的優(yōu)勢。本文還詳細說明了QIACO如何在網(wǎng)格中應(yīng)用實現(xiàn),由于時間有限,還沒有
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