网格环境下多维QoS指导的任务调度研究的开题报告.docx

网格环境下多维QoS指导的任务调度研究的开题报告 一、研究背景和意义 随着信息技术和互联网的快速发展，网格计算成为了当前计算领域的热点研究方向之一。网格计算作为一种基于分布式计算和资源共享的计算模式，已经得到了广泛的应用。在网格计算中，任务调度是一个非常重要的问题。网格环境下任务调度需要考虑多层次的QoS指标，如负载均衡、资源利用率、任务执行时间等，这些指标之间相互关联，同时为了提供更好的服务，任务执行需要满足不同的用户需求。 目前，针对网格环境下的任务调度，已经有很多研究工作，包括基于遗传算法、粒子群算法、贪心算法等各种算法。但是这些算法大多只考虑了少量的QoS指标，并没有考虑到多维度的QoS指标之间的关联性。因此，如何在网格环境下实现多维QoS指导的任务调度成为了当前网格计算领域的一个研究热点。 本课题旨在研究网格环境下的多维QoS指导的任务调度问题，探究如何利用多维度的QoS指标进行任务调度，提高网格计算系统的服务质量，增强系统的可扩展性和资源利用率。 二、研究内容和方法 本课题主要研究内容包括：网格环境下多维QoS指导的任务调度模型设计和实现方法。具体而言，将采用以下方法进行研究： 1.分析网格环境下任务调度存在的问题，并介绍目前国内外研究现状和相关工作。 2.提出基于多维QoS指标的任务调度模型，考虑任务调度过程中资源利用率、负载均衡、能耗等多个方面的指标，并对这些指标之间的关系进行分析。 3.根据任务调度模型，设计任务调度算法，采用混合遗传算法和Ant Colony Optimization算法相结合的方式，针对不同的任务特点进行调度。 4.通过仿真实验进行验证，考察算法的准确性和有效性，分析算法的性能，比较不同算法的优缺点并逐步优化算法。 三、预期成果 1.提出一种基于多维QoS指标的任务调度模型，分析多维度指标之间的关系。 2.设计一种基于混合遗传算法和Ant Colony Optimization算法相结合的任务调度算法，解决网格环境下的多维QoS指导的任务调度问题。 3.通过仿真实验，验证任务调度算法的有效性和性能，并对算法进行优化。 四、研究计划和时间表 本课题的研究时间为一年，具体时间表如下： 第一至第三个月：相关文献调研，研究进展及基本知识学习 第四至第六个月：提出任务调度模型，分析多维度QoS指标之间的关系 第七至第九个月：设计任务调度算法，采用混合遗传算法和Ant Colony Optimization算法相结合的方式实现任务调度 第十至十二个月：进行仿真实验，验证算法的有效性和性能，并优化算法 五、研究条件和支撑 本课题所需基础设施包括计算机网络和虚拟机环境，利用网格计算软件平台进行仿真实验，并使用MATLAB进行算法设计和实现。 六、研究经费预算 本课题所需的经费主要包括硬件购置费用和差旅费用，在硬件购置方面预计需要购置实验所需计算机设备等，预计总费用为10万元左右；在差旅费用方面，需要参加国内外学术会议，预计总费用为5万元左右。 七、预期成果和应用价值 本课题通过建立多维QoS指导的任务调度模型，提出了一种基于混合遗传算法和Ant Colony Optimization算法相结合的任务调度算法。通过仿真实验验证和分析，可以证明该算法在网格计算环境下可以显著提高调度效率和服务质量。研究成果可以被广泛应用于网格计算领域，对于提高网格计算的性能、提高网格计算系统的服务质量、提高资源利用率具有一定的指导意义和应用价值。