基于量子遗传算法的网格任务调度算法研究的开题报告.docx

基于量子遗传算法的网格任务调度算法研究的开题报告 一、研究背景及意义 随着计算机技术的不断发展，网格计算已经成为分布式计算的一个重要研究领域。网格计算可以通过将分布在不同地点的计算资源集成起来，形成一个统一的虚拟计算机系统，从而实现高性能的计算和数据处理能力，为科学研究和工业生产提供良好的支持。 网格任务调度是网格系统中重要的组成部分，它主要负责将系统中的各项任务合理地分配到不同的计算资源上，以获得最佳的系统性能和处理效率。然而，由于网格系统中存在计算资源具有许多异构特征和任务具有不同的处理需求等问题，因此网格任务调度问题具有较高的复杂性和难度，需要采用有力的算法进行优化和解决。 量子遗传算法（QGA）是一种新兴的优化算法，它结合了量子计算的优越性和遗传算法的思想，可以应用于许多优化问题的求解。在网格任务调度问题中，QGA可以通过量子震荡和进化遗传等操作，快速搜索系统中最优的任务调度策略，提高系统的性能和处理效率。 二、研究内容和方法 本文旨在研究基于量子遗传算法的网格任务调度算法，具体研究内容如下： 1. 分析网格任务调度问题的基本特征和优化目标，提出适合于QGA的任务调度模型和优化目标。 2. 探索QGA算法在网格任务调度中的应用方法和流程，阐述量子震荡和进化遗传等操作的实现原理和作用机制。 3. 设计和实现QGA算法的网格任务调度系统，采用Java语言编程实现，开发出适合于网格计算环境下的任务调度软件。 4. 对实验数据进行分析和统计，评估算法的优化效果和性能表现，与其他常用算法进行对比和分析。 本研究将主要采用文献研究和实验分析相结合的方法进行，通过对网格任务调度问题和QGA算法的分析和探讨，以及对实验数据的统计和分析，逐步提高算法的性能和优化效果。 三、预期研究成果和意义 预计本研究将获得如下成果： 1. 提出适合于QGA的网格任务调度模型和优化目标，建立了一种新的任务调度算法，具有较高的搜索效率和优化性能。 2. 设计和实现了基于QGA的网格任务调度系统，并对实验数据进行了统计和分析，验证了算法的优化效果和性能表现。 3. 为网格任务调度问题的研究和优化提供了一种新的思路和方法，丰富了网格计算领域的的理论研究和应用实践。 四、预期研究工作安排 1-2月：阅读相关文献，深入了解网格任务调度问题和QGA算法的基本理论和应用方法。 3-4月：针对网格任务调度问题，提出适合于QGA的优化模型和目标函数，构建实验环境和数据集。 5-7月：设计和实现基于QGA的网格任务调度系统，完成算法的编程和调试工作。 8-9月：对算法的实验数据进行统计和分析，比较和评估算法的优化效果和性能表现。 10-11月：完善论文的撰写和修改工作，准备参加学位论文答辩。 12月：完成学位论文的修改和提交，通过学位评审，获得博士学位。