從網(wǎng)格計算中逐步演化而來的云計算,因其強大的計算能力和靈活的資源管理方式成為近幾年的熱門技術(shù)和研究熱點。網(wǎng)格技術(shù)作為基礎(chǔ)技術(shù)得到不斷研究發(fā)展,其中任務調(diào)度算法作為核心內(nèi)容,決定著網(wǎng)格的整體調(diào)度性能及系統(tǒng)的處理效率。因此對于任務調(diào)度算法的相關(guān)研究是有必要的。本文先分析了任務調(diào)度算法的重要性和研究意義,網(wǎng)格環(huán)境中任務調(diào)度的模型和流程;對常見的兩種算法靜態(tài)和動態(tài)算法,做了對比分析。同時對本文中使用的MCT算法與Min-Min算法的核心思想做了研究,并分析兩種算法的特點、不足,對算法的優(yōu)缺點做出對比總結(jié)。分析總結(jié)出:MCT算法在調(diào)度過程中尋找局部最優(yōu)解,缺乏對整體考慮;而Min-Min調(diào)度過程中會偏向小任務的處理,兩種算法都有一定的提升空間。通過研究相關(guān)內(nèi)容,針對網(wǎng)格環(huán)境中的靜態(tài)調(diào)度算法,提出從任務組內(nèi)進行分析調(diào)整的方式來縮短完成時間;在限制每次調(diào)度的任務組長度的條件下,從任務中長任務與短任務的不同占比入手,結(jié)合對權(quán)重因素的計算,對任務序列進行強制的調(diào)整之后再計算調(diào)度。實驗中對比不同長短任務占比下利用權(quán)重調(diào)整后的結(jié)果與原結(jié)果的差異,并作出分析總結(jié)。在得到了不同長短任務占比下權(quán)重因素對調(diào)度結(jié)果的... 

【文章來源】：昆明理工大學云南省

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

.5運行環(huán)境境導入


本文編號：2969573