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基于计算经济模型的网格任务调度策略研究的中期报告

前言

本报告是基于计算经济模型的网格任务调度策略研究的中期报告，旨在对已完成的工作进行总结和分析，并对接下来的研究方向和进展进行展望。

研究背景

随着计算机科学和技术的不断发展，高性能计算已经成为了众多领域中不可或缺的工具，但是这种以性能为主导的高性能计算体系结构也带来了新的挑战和问题。其中，网格计算作为高性能计算的一种形式，其资源分布和异构性极高，任务调度效率和质量的提升成为了当前网格计算研究的重点之一。

在传统的任务调度方法中，主要考虑的是任务的“负载均衡”问题，即将任务合理地分配到不同的处理器上，使得每个处理器的工作负载尽量均衡。但是在网格计算中，由于资源的异构性和分布性极高，传统的任务调度策略已经无法有效地解决这些问题。

研究内容

为了解决以上问题，本研究采用了计算经济模型进行任务调度策略的研究，具体内容如下：

1.研究网格计算的任务特性：对网格计算中的任务进行分类和分析，研究其特性和需求。

2.设计计算经济模型：建立网格计算资源的计算经济模型，分析不同类型资源的价格和性能，以及任务与资源之间的关系。

3.研究资源分配策略：根据计算经济模型，研究网格计算资源的分配策略，从而实现任务的优化调度。

4.实验验证：利用实验验证方法，对研究结果进行测试和评估，分析和比较不同策略的效果和优缺点。

目前，我们已经完成了网格计算任务特性的研究和计算经济模型的建立，并初步研究了资源分配策略，取得了一定的研究进展。

下一步工作

接下来，我们将会在以下几个方面继续深入研究：

1.完善资源分配策略：根据计算经济模型，进一步研究网格计算中资源的分配策略，并通过实验验证进行优化和改进。

2.多目标任务调度优化：将计算经济模型引入多目标任务调度问题中，探究多目标任务调度优化方法。

3.深度学习在任务调度中的应用：结合深度学习技术，采用端到端的学习方法，研究其在任务调度中的应用。

结论

基于计算经济模型的网格任务调度策略研究是当前研究的热点问题，本研究在任务特性的分析和计算经济模型的建立方面已经取得了一定的研究成果，但是仍然需要进一步研究和实验验证，以期实现网格计算任务调度效率和质量的提升。