【摘 要】
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本文在介绍网格的内容及相关技术的基础之上,针对影响网格的服务质量和性能的核心问题：任务调度技术,进行了深入研究。扩展了蚁群算法的应用领域,提出了一种改进的蚁群算法解
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本文在介绍网格的内容及相关技术的基础之上,针对影响网格的服务质量和性能的核心问题：任务调度技术,进行了深入研究。扩展了蚁群算法的应用领域,提出了一种改进的蚁群算法解决网格任务调度问题的方法。具体改进在两个方面：第一,引入了用于反映网格负载均衡情况好坏的量化指标负载均衡度F,F的值越小,认为资源间的负载就越均衡,蚁群在走过相关路径时会分泌更多的信息素；反之,F值越大信息素就越少。第二,对信息素挥发因子进行自适应调整并且在每次循环结束时更新保留最优解,防止算法出现过早收敛陷入局部最优的情况。根据上述理论构建算法的数学模型并进行仿真模拟。通过对改进蚁群算法,基本蚁群算法和min-min调度算法进行实验对比,发现本文提出的算法能够有效地缩短网格的任务完成时间跨度,改善网格的负载均衡情况。
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