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采用遗传-谐振算法求解网格依赖任务安全调度问题

发布时间:2018-06-04 03:23

  本文选题:网格计算 + 依赖任务 ; 参考:《陕西师范大学学报(自然科学版)》2015年02期


【摘要】:针对异构网格环境下任务调度面临的安全性问题,考虑网格节点的系统安全控制策略与历史行为表现,构建了网格节点安全评估模型,并在此基础上提出了一种安全可信的网格依赖任务调度优化模型。为求解该模型,结合遗传算法全局寻优能力较强的特性,同时克服其局部寻优不足的缺点,引入谐振算法,从而设计了一种新的遗传-谐振算法(GASHO)。首先,针对DAG任务图基于启发式思想设计遗传进化算子和量子谐振算子等操作以产生任务调度优先队列,解决离散解非法的问题;然后,采用安全约束下的最早完成时间算子操作实现任务集到网格节点的映射,提高算法收敛效率;最后,对算法的时间复杂度和收敛性进行分析证明。仿真实验结果表明,在同等条件下与同类算法相比,GASHO算法在收敛性、调度长度、安全效益值等方面具有明显的优势。
[Abstract]:Aiming at the security problems faced by task scheduling in heterogeneous grid environment, considering the security control strategy and historical behavior of grid nodes, a grid node security evaluation model is constructed. On this basis, a secure and reliable grid dependent task scheduling optimization model is proposed. In order to solve the model, a new genetic and resonant algorithm is designed to solve the problem, which combines the strong global optimization ability of genetic algorithm and overcomes the shortcoming of local optimization. First of all, based on heuristic idea, we design genetic evolution operator and quantum resonance operator for DAG task graph to generate scheduling priority queue to solve the problem of discrete solution. Using the earliest completion time operator under security constraints to map the task set to the grid node, the convergence efficiency of the algorithm is improved. Finally, the time complexity and convergence of the algorithm are analyzed and proved. The simulation results show that the GASHO algorithm has obvious advantages in convergence, scheduling length, safety benefit and so on, compared with the similar algorithm under the same conditions.
【作者单位】: 华中科技大学计算机科学与技术学院;周口师范学院计算机科学与技术学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61103143,70890081) 中国博士后科学基金资助项目(2012M512008) 河南省科技厅科技发展计划基础与前沿技术研究项目(142300410402) 河南省教育厅高校创新人才支持计划项目(2012HASTIT032) 河南省教育厅科学技术研究重点项目指导计划基础前沿项目(14B520057)
【分类号】:TP393.02

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本文编号:1975642

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