【摘 要】
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该文根据国内外已有的研究成果及应用情况,系统地研究了两类分布式高性能计算环境中基于任务复制的遗传调度算法,并在模拟环境中研究了算法的性能.其主要贡献在于:1)针对遗传
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该文根据国内外已有的研究成果及应用情况,系统地研究了两类分布式高性能计算环境中基于任务复制的遗传调度算法,并在模拟环境中研究了算法的性能.其主要贡献在于:1)针对遗传调度算法中染色体编码的不足,提出了一种结合直接编码和间接编码各自优点的染色体编码模式,提供了该编码模式的快速解码方法,在此基础上提出了纯遗传调度算法(Pure Genetic Scheduling,简称PGS).进一步,我们展示了如何确定算法参数的方法.2)针对关键路径只刻画了任务图部分特征,提出了任务图主序列的概念,设计了基于主序列的遗传算法,在此基础上提出了主序列遗传调度算法(Main Sequences Genetic Scheduling,简称MSGS).3)针对网格等动态的、异构的、分布的计算环境,在SimGrid的基础上,实现了SimTDB模拟系统,改进了SimGrid工具包的建模能力和易用性.4)针对网格等动态的、异构的、分布的计算环境,提出了考虑链路竞争的调度算法HPGS和HMSGS,首次在此类调度算法中考虑任务复制.
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