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融合遗传与蚁群：高性能计算任务调度的创新算法研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，高性能计算（High-PerformanceComputing,HPC）已成为推动科学研究、工程设计、商业分析等众多领域发展的核心驱动力。随着大数据、人工智能、深度学习等新兴技术的迅猛发展，对高性能计算的需求呈现出爆发式增长，这使得高性能计算任务调度的重要性愈发凸显。

高性能计算系统通常由大量的计算节点和复杂的网络架构组成，旨在处理大规模、高复杂度的计算任务。这些任务具有规模庞大、并行性强、资源需求多样以及任务依赖关系复杂等特点。例如，在气候模拟研究中，需要对全球范围内的气象数据进行长时间