数据网格资源调度——-基于改进的并行遗传算法

摘要

数据网格目的是能够共享异地分布的物理资源,如数据资源等.数据量过大、资源分布不集中、计算同步等问题的存在,导致对网格调度算法探索精益求精.本文中,我们针对网格任务的瞬变性、随机性,以新的建模方式构建基于遗传算法的网格调度算法,并对遗传算法本身进行了改进,针对数据网格任务数量庞大的特点,将程序并行化,探索出适合数据网格调度的进化算法---改进的并行遗传调度算法(IMGA).最后同传统的Max-Min和GA调度算法进行了比较,实验表明该算法对大规模的数据网格任务调度具有很好的性能.