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第一章绪论①镊务分解:指把一个大任务划分为可并行执行的相关的予任务的过程。弓进步的直接结果是:通过高速网络。将许多悠鹄垂钩梢桓黾扑阆低车淖龇机界中的研究热赢,.早在年就预言,淮扑慊逑到峁沟墓丶分布残系统的求解过程大体分为四个步骤:⑦任务调度:指将这些予任务分配到各个并行处理机上,并安排处理机一二予任④解的合成:指将子镬务钓运行结果合成为整个大任务的运行结果。的处理机没有可执行的任务,而有的处理机待执行的任务排起了长队,致使总任务磺蠼庾楹献钣呕侍獾姆椒分布式系统的经务调度超鼹属于组合最优化问题。归纳而言,最优化问题可分为函数优化问题和组合优化问题两大类,其中函数现代计算机时代从年开始到现在,经历了半个多世纪。从年到年,计算机一直是庞大昂贵的设备。然而。从年代开始,两项技术进步改变了这种局面:一是功能日益强大的微型计算机的发展;二是高速局域网的出现。这两项变得可行,并且非常容易,这种系统通常称为分布式系统。分布式系统已成为计算与核心必然悬;植际浇峁刮V鞯摹綢务的执行次序的过程。⑤并行运算:指这些子任务在被分配的处理机上进行并行运算。其中任务调度这一步骤对发挥系统的并行计算能力、提高系统吞吐量具有非常重要的影响。良好的调度算法可以充分运用系统中每个处理机的计算能力,避免有的执行时问较长。优化的对象是一定区间内的连续变量,而组合优化的对象则是解空间中的离散状态。最优化问题由目标函数和约束条件两部分构成。将满足所有约束条件的解空问莆?尚杏颍尚杏蛑械慕獬莆?尚薪猓唤獻。行域中使目标函数最小的解称为最优解。对于最火化问题,可将目标函数乘以转化为最小化问题求解。当@肷⒓瞎钩傻慕饪瘴适保钣呕侍獬莆W楹献钣呕K难芯苛邢可以看作是在有限集合上定义的函数在各利·条件下的极值问题。从理沦上米醴,这类问题若有解,总是】‘以用枚举的方法找到,这意味着以枚举为拱础发展起来的分枝定界法具有普遍适招浴5导什罚鮦蠼⒚奈侍猓种Χń绶ㄍǔW鉸:能一
第一章绪论①镊务分解:指把一个大任务划分为可并行执行的相关的予任务的过程。弓进步的直接结果是:通过高速网络。将许多悠鹄垂钩梢桓黾扑阆低车淖龇机界中的研究热赢,.早在年就预言,淮扑慊逑到峁沟墓丶分布残系统的求解过程大体分为四个步骤:⑦任务调度:指将这些予任务分配到各个并行处理机上,并安排处理机一二予任④解的合成:指将子镬务钓运行结果合成为整个大任务的运行结果。的处理机没有可执行的任务,而有的处理机待执行的任务排起了长队,致使总任务磺蠼庾楹献钣呕侍獾姆椒分布式系统的经务调度超鼹属于组合最优化问题。归纳而言,最优化问题可分为函数优化问题和组合优化问题两大类,其中函数现代计算机时代从年开始到现在,经历了半个多世纪。从年到年,计算机一直是庞大昂贵的设备。然而。从年代开始,两项技术进步改变了这种局面:一是功能日益强大的微型计算机的发展;二是高速局域网的出现。这两项变得可行,并且非常容易,这种系统通常称为分布式系统。分布式系统已成为计算与核心必然悬;植际浇峁刮V鞯摹綢务的执行次序的过程。⑤并行运算:指这些子任务在被分配的处理机上进行并行运算。其中任务调度这一步骤对发挥系统的并行计算能力、提高系统吞吐量具有非常重要的影响。良好的调度算法可以充分运用系统中每个处理机的计算能力,避免有的执行时问较长。优化的对象是一定区间内的连续变量,而组合优化的对象则是解空间中的离散状态。最优化问题由目标函数和约束条件两部分构成。将满足所有约束条件的解空问莆?尚杏颍尚杏蛑械慕獬莆?尚薪猓唤獻。行域中使目标函数最小的解称为最优解。对于最火化问题,可将目标函数乘以转化为最小化问题求解。当@肷⒓瞎钩傻慕饪瘴适保钣呕侍獬莆W楹献钣呕K难芯苛邢可以看作是在有限集合上定义的函数在各利·条件下的极值问题。从理沦上米醴,这类问题若有解,总是】‘以用枚举的方法找到,这意味着以枚举为拱础发展起来的分枝定界法具有普遍适招浴5导什罚鮦蠼⒚奈侍猓种Χń绶ㄍǔW鉸:能一
实际使用的,该方法的计算时间一般为输入数据量的指数函数,计算时间会迅速增加到现代计算工具难以承受的地步。根据计算复杂性的理论,一个好的算法,其计算时间作为输入数据量的函数应该有一个多项式作为上界,这样的算法被称为多项式时间算法。在组合优化中,至今还没有似乎也不可能发现普遍适用的多项式时间算法。一个多项式时问算法问题被称为多项式时间可解问题,或者侍狻W楹嫌呕卸嗍侍馐粲谝焕嗖恢5朗否为侍獾奈侍猓渲邪ㄋ降腘问题。在这类问题里,只要有一个被证明是侍猓敲此侨ú渴荘问题。至今已经被证明是属于侍獾氖坑屑盖个之多,其中分布式系统的任务调度问题已被证明是侍。一般认为,问题不会是侍猓虼耍訬问题,既然没有准确的多项式时问算法,比较现实的妥协方法是采用多项式时间近似算法