基于计算智能的并行分布式系统任务调度算法研究



基于计算智能的并行分布式系统任务调度算法研究

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基于计算智能的并行分布式系统任务调度算法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-16页
第1章绪论	第16-27页
1.1 研究背景	第16-22页
1.1.1 从超级计算机看并行分布式计算	第16-19页
1.1.2 分布式计算的发展——网格与云计算	第19-20页
1.1.3 分布式计算的核心——任务调度	第20-22页
1.2 国内外研究现状	第22-24页
1.2.1 静态调度	第22-23页
1.2.2 动态调度	第23-24页
1.3 本文主要工作及贡献	第24-26页
1.4 论文组织结构	第26-27页
第2章调度模型与计算智能	第27-38页
2.1 任务调度模型	第27-30页
2.1.1 计算环境	第27-28页
2.1.2 任务模型	第28-29页
2.1.3 调度目标	第29-30页
2.2 计算智能相关理论	第30-37页
2.2.1 遗传算法	第31-33页
2.2.2 蚁群算法	第33-34页
2.2.3 强化学习	第34-37页
2.3 本章小结	第37-38页
第3章并发随机任务的自适应调度算法	第38-59页
3.1 引言	第38-40页
3.2 相关工作	第40-42页
3.2.1 静态调度	第40页
3.2.2 动态调度	第40-42页
3.3 研究动机	第42-44页
3.3.1 调度开销	第42页
3.3.2 响应时间与makespan	第42-43页
3.3.3 前摄型适应调度	第43-44页
3.4 基于非线性规划调度算法	第44-48页
3.4.1 排队模型	第44-46页
3.4.2 调度算法	第46-47页
3.4.3 局限性分析	第47-48页
3.5 基于强化学习的自适应调度算法	第48-53页
3.5.1 调度问题MDP定义	第48-50页
3.5.2 基于学习的适应调度算法	第50-52页
3.5.3 性能分析和部署	第52-53页
3.6 实验及结果分析	第53-58页
3.6.1 收敛性	第53-54页
3.6.2 鲁棒性	第54-55页
3.6.3 性能分析	第55-57页
3.6.4 参数设置	第57-58页
3.7 本章小结	第58-59页
第4章大规模分布式系统中基于学习的协同调度算法	第59-85页
4.1 引言	第59-60页
4.2 相关工作	第60-61页
4.3 分布式调度框架	第61-63页
4.4 合作型调度	第63-75页
4.4.1 研究动机	第63-64页
4.4.2 基于MDP调度模型	第64-66页
4.4.3 基于强化学习分布式合作调度算法	第66-69页
4.4.4 实验及结果分析	第69-75页
4.5 自利型调度	第75-84页
4.5.1 博弈模型	第75-77页
4.5.2 基于学习的分布式博弈调度算法	第77-79页
4.5.3 实验及结果分析	第79-84页
4.6 本章小结	第84-85页
第5章适用于数据密集型网格的遗传调度算法	第85-103页
5.1 引言	第85-86页
5.2 相关工作	第86页
5.3 问题描述及模型	第86-90页
5.4 调度算法	第90-99页
5.4.1 算法并行架构	第90-91页
5.4.2 存储资源选择	第91-93页
5.4.3 基于改进遗传算法的任务调度	第93-97页
5.4.4 算法合成	第97-99页
5.5 实验及结果分析	第99-102页
5.5.1 比较算法	第99页
5.5.2 实验结果	第99-102页
5.6 本章小结	第102-103页
第6章可用性和makespan双目标下的蚁群调度算法	第103-119页
6.1 引言	第103-104页
6.2 相关工作	第104-105页
6.3 研究动机	第105-106页
6.4 问题描述及模型	第106-110页
6.4.1 makespan定义	第107-108页
6.4.2 可用性定义	第108-109页
6.4.3 调度模型	第109-110页
6.5 双目标优化算法	第110-114页
6.5.1 蚁群算法	第110-112页
6.5.2 优化机制	第112-114页
6.6 实验及结果分析	第114-118页
6.6.1 小规模环境下性能分析	第115-116页
6.6.2 系统规模的影响	第116-117页
6.6.3 真实环境下性能分析	第117-118页
6.7 本章小结	第118-119页
结论	第119-121页
参考文献	第121-133页
致谢	第133-134页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文	第134-135页
附录B 攻读学位期间所参加的科研项目	第135页

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