检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:钟绍波[1]
出 处:《计算机应用》2008年第11期2867-2870,共4页journal of Computer Applications
摘 要:任务调度是一个NP-hard问题,而且是并行与分布式计算中一个必不可少的组成部分,特别是在网格计算环境中任务调度更加复杂。结合免疫克隆算法和模拟退火算法的优点,提出了一种网格任务调度优化模型和算法。仿真实验结果表明,这种调度算法有效地实现了资源的负载均衡,克服了遗传算法容易陷入局部最优的缺点,可以成功地应用于网格任务调度中。Task scheduling is a NP-hard problem and also an integral part of parallel and distributed computing. It becomes more complicated especially in the grid computing environment. An optimal task scheduling model and an algorithm were brought forward, which combined the advantages of immune elonal algorithm and simulated annealing. The simulation results show that this algorithm achieves resource load balancing, and it overcomes the shortcomings of genetic algorithm, and can be applied to the optimization of task scheduling successfully.
关 键 词:网格计算 任务调度 免疫克隆算法 模拟退火算法 并行模拟退火克隆算法
分 类 号:TP313[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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