基于粒子群的网格任务调度算法研究

被引：34

作者：

季一木

王汝传

机构：

[1] 南京邮电大学计算机学院

来源：

通信学报 | 2007年 / 10期

关键词：

网格计算; 任务调度; 粒子群优化算法; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.01 [];

学科分类号：

081201 ; 1201 ;

摘要：

为了更好地解决异构动态环境下的资源管理问题,提出了一种网格环境下的任务调度模型。该模型考虑了当前网格虚拟组织下的计算资源、存储资源和带宽资源,模型的最优化目标是实现三者利用率最高和代价最低,即构造min-max函数。与遗传算法相比,利用粒子群优化算法对min-max函数求解提高了资源的利用率和任务的执行效率,同时在随着迭代次数增加的情况下,搜索速度、寻优率和避免早熟方面也有明显的提高。

引用

页码：60 / 66

页数：7

共 10 条

[1] 基于生存性和Makespan的多目标网格任务调度算法研究 [J].

王树鹏 ;

云晓春 ;

余翔湛 .

通信学报, 2006, (02) :42-49

[2] 资源调度中的资源信度模型和调度算法 [J].

张树东 ;

曹元大 ;

廖乐健 .

小型微型计算机系统, 2005, (12) :2140-2143

[3] 广义粒子群优化模型 [J].

高海兵 ;

周驰 ;

高亮 .

计算机学报, 2005, (12) :1980-1987

[4] 费用-时间优化的网格有向无环图调度算法 [J].

陈宏伟 ;

王汝传 .

电子学报, 2005, (08) :1375-1380

[5] 基于遗传算法的网格资源调度算法 [J].

林剑柠 ;

吴慧中 .

计算机研究与发展, 2004, (12) :2195-2199

[6] 多粒子群协同优化算法 [J].

李爱国 .

复旦学报(自然科学版), 2004, (05) :923-925

[7] 计算网格环境下一个统一的资源映射策略 [J].

丁箐 ;

陈国良 ;

顾钧 .

软件学报, 2002, (07) :1303-1308

[8] A Solution of Grid Computing Flow Using MDA Methodology [J].

JI Yimu WANG Ruchuan Department of Computer Science Nanjing University of Posts and Telecommunications Nanjing PR ChinaState Key Laboratory for Novel Software Technology Nanjing University Nanjing PR China .

TheJournalofChinaUniversitiesofPostsandTelecommunications, 2006, (01) :29-33

[9] Particle swarm optimization for task assignment problem [J].

Salman, A ;

Ahmad, I ;

Al-Madani, S .

MICROPROCESSORS AND MICROSYSTEMS, 2002, 26 (08) :363-371

[10]

Sub optimal scheduling in a GRID using genetic algorithms. MARTINO D V. Parallel and Distributed Processing Symposium . 2003

← 1 →