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基于可用性任务调度问题的粒子群算法研究与实现.pdf

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基于可用性任务调度问题的粒子群算法研究与实现.pdf

上传人:banana 2014/2/8 文件大小:0 KB

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文档介绍

文档介绍:基于可学校代号:学号:密级:普通导培专论答硕士学位论文

鼋砂缸储签名:耆芬作者签名:夕冬不蠢日期:纠矿年/律喷日期:砂缈年月既湖南大学学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书⒉槐C荜日期:沙夕年月本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位本学位论文属于⒈C芸冢年解密后适用本授权书。朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊獭导师签名论文。硕貉宦畚√,
摘要随着计算机技术的不断发展,分布式异构系统开始越来越多地用在大型复杂问题的解决方案里。该系统把网络中的计算机、工作站等计算资源整合到一起,使之实现全系统内的资源共享,通过高效的资源管理和任务调度技术使系统达到高性能。然而这些资源是有限的,为了让有限的资源能够尽量满足需要,就必须要合理的利用资源,尽可能的降低系统的开销。任务调度技术是使系统达效的关键性技术之一。在一般情况下的任务调度问题属于完全问题,很难在合理时间内探求其精确解,因此目前主要是用伺机载入平衡、最小完成时间⒛D馔嘶、禁忌搜索⒁糯惴⑸窬极小算法.,。粒子群算法是从鸟类的群体觅食行为中得到启发,基于人工生命和演化计算理论而提出的一种智能优化算法,它同时保留和利用了位置与速度信息,在大多数情况下都能很快收敛于最优值。由于粒子群算法思想直观、实现简单而且具有很高的执行效率,现在已经被作为一个独立的分支,与遗传算法、进化规划等进化算法相提并论。近十年内粒子群算法被广泛地应用于优化计算、神经网络以及人工智能等多个领域。可用性是分布式异构系统的一个基本性能参数。它是指节点有效计算时间在其整个运行时间中所占的比率。本文在现有粒子群算法的设计框架下,结合遗传算法里的轮盘赌选择来改进基本粒子群算法,同时还对粒子群算法中的编码,适应度函数进行研究,以形成算法的整体思想,来对任务调度问题中的可用性问题进行了深入研究。首先,我们假设任务之间是相互独立的,不同节点的可用性与计算能力各异,且不同任务在不同节点上的可用性的要求也不同。然后提出一个基于粒子群算法的任务调度算法对分布式异构系统可用性做有效改进。最后,采用实验模拟工具员疚乃岢龅乃惴ㄓ爰钢执乘惴做模拟实验,比较所提出算法与传统方法的实验数据,结果证实了本文算法具有相对更好的调度长度,且较传统算法在可用性上的性能更优。关键词:粒子群算法;分布式异构系统;任务调度;可用性。硕学位论文
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