智能优化方法在网格资源调度问题上的研究

摘要

智能优化技术是一个比较新的科学研究分支，它所研究的方向是在众多解决方案中分析什么样的方案会是最优，怎样寻找最优的解决方案。随着生产的发展、科学的进步，最优化这一课题也吸引了越来越多的学者的关注，尤其是近几十年来，由于科学技术的发展特别是计算机技术的出现和发展，为最优化技术的发展提供了有效的手段，使最优化技术获得了十分迅速的发展。
　　 本文主要研究了智能优化算法的原理、方法及其在网格资源调度问题上的应用。在各种智能优化算法中，主要研究了应用广泛，具有一定代表性的遗传算法、模拟退火算法、捕食搜索算法。在研究的过程中，采用了较为丰富的研究手段，对遗传算法，主要是研究了算法的各参数如交叉率、变异率以及种群规模等对优化结果的影响；对模拟退火算法，研究了采用多种不同的仞始温度对优化结果的影响；对捕食搜索算法，研究了传统的捕食搜索算法和改进后的捕食搜索算法，并对它们进行了比较与分析。
　　 本文内容分为三个部分：首先，对网格资源调度问题作了简单的介绍；然后，研究了网格模拟器、传统的网格资源调度方法Minmin与Maxmin方法，接着，详细介绍了几种常见的智能优化算法，对各算法从以下几方面进行了介绍：算法思想、构成要素、算法流程、算法分析；最后，对智能优化算法进行了总结和展望。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：图表目录

第1章绪论

1.1课题背景

1.1.1优化算法简介

1.1.2网格项目研究现状

1.1.3网格资源管理系统模型研究现状

1.1.4网格资源调度算法

1.2课题提出的研究目的

1.3本文的工作和论文的组织结构

第2章网格资源调度问题及常用算法

2.1网格资源调度问题描述

2.2网格模拟器

2.2.1网格模拟器简介

2.2.2 GridSim网格模拟器仿真

2.3 Minmin与Maxmin算法

2.4算法的结果与分析

第3章基于遗传算法的网格资源调度方法

3.1遗传算法概述

3.2算法思想

3.3构成要素

3.4算法流程

3.5参数设置

3.6算法的结果与分析

第4章基于模拟退火算法的网格资源调度方法

4.1模拟退火算法概述

4.2算法思想

4.3构成要素

4.4算法流程

4.5参数设置

4.6算法的结果与分析

第5章基于捕食搜索策略的网格资源调度算法

5.1传统捕食搜索算法概述

5.1.1算法思想

5.1.2构成要素

5.1.3算法流程

5.1.4算法分析

5.2改进后的捕食搜索算法

5.2.1算法思想

5.2.2构成要素

5.2.3参数设置

5.2.4算法的流程

5.2.5算法分析

第6章总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间主要的研究成果

致谢