第4章_网格调度技术.pptVIP

网格调度技术概况 网格的目的实现资源共享和协调工作。 网格调度技术解决如何调用各个资源，如何实现协调工作问题。 网格调度技术是一个组合优化问题。 网格调度技术常用一些数学模型解决。 1.快速贪婪算法(Fast-Greedy) 从任务集中依次选择一个任务，计算该任务的期望执行时间。 将具有最小期望完成时间的机器分配给该任务。 重复进行，直到全部任务分配完毕。 1.快速贪婪算法(Fast-Greedy) 依次选择一个任务 计算期望执行时间 最小期望完成时间 2.最小-最小算法(Min-Min) 目的是将任务分配给不仅完成时间最早，而且执行最快的机器。 计算各个任务在各个机器上的期望完成时间，获得各个任务的最早完成时间和机器。 将具有最小期望完成时间且完成时间最早的机器分配给该任务。 重复进行，直到全部任务分配完毕。 2.最小-最小算法(Min-Min) 完成时间最早 最小期望完成时间 3.最大-最小算法(Max-Min) 目的是优先考虑长任务。 计算各个任务在各个机器上的期望完成时间，获得各个任务的最早完成时间和机器。 将具有最大期望完成时间且完成时间最早的机器分配给该任务。 重复进行，直到全部任务分配完毕。 3.最大-最小算法(Max-Min) 完成时间最早 最大期望完成时间 4.最大时间跨度算法(Max-Int) 利用了Min-Min和Max-Min的优点。 基本思想是使全部任务的完成时间最小。 计算每个任务的最小完成时间和次小完成时间。 计算每个任务的最小完成时间和次小完成时间的差值，即时间跨度。 找出时间跨度最大的任务，并分配最小且最小完成时间的机器给该任务。 重复进行，直到全部任务分配完毕。 4.最大时间跨度算法(Max-Int) 最小完成时间 次小完成时间 时间跨度最大 最小且最早完成时间 5.遗传算法(GA) 模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象。 在每次迭代中都保留一组候选解，并按某种指标从解群中选取较优的个体。 利用遗传算子(选择、交叉和变异)对这些个体进行组合，产生新一代的候选解群。 重复此过程，直到满足某种收敛指标为止。 6.粒子群算法(PSO) 模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体协作使群体达到最优，是一种群智能优化方法。 基于群体叠代，粒子在解空间追随最优的粒子进行有哪些信誉好的足球投注网站。 在每一次叠代中，粒子通过跟踪两个极值来更新自己。 第一个极值是粒子本身所找到的最优解，另一个极值是整个种群目前找到的最优解。 * * 第4章 网格调度技术 华南理工大学电子与信息学院 网格调度技术简介 网格调度技术常用算法 网格调度技术常用算法 时间 任务1 任务2 任务3 任务4 网格调度技术常用算法 网格调度技术常用算法 时间 任务1 任务2 任务3 任务4 网格调度技术常用算法 网格调度技术常用算法 时间 任务1 任务2 任务3 任务4 网格调度技术常用算法 网格调度技术常用算法 时间 任务1 任务2 任务3 任务4 网格调度技术常用算法 网格调度技术常用算法