基于混合粒子群算法的网格任务调度

计算机科学 ›› 2012, Vol. 39 ›› Issue (2): 18-21.

基于混合粒子群算法的网格任务调度

王成昌，陈闳中，方钰，邓蓉

(同济大学电子与信息工程学院　上海201804)

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16

Task Scheduling in Grid Environment Based on Hybrid PSO Algorithm

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 减少分布式程序的执行时间是网格调度系统需要解决的重要问题。因分布式程序常建模为DAG图，故该问题又称异构DAG调度问题。在研究网格环境下的任务调度的基础上，提出了一种用于解决DAG任务调度问题的通用混合粒子群优化算法(Common Hybrid Particle Swarm Optimization)，简称为CHPSO。该算法将问题的解(粒子)表示为任务的调度优先权向量，采用混合粒子群优化算法探索解空间。实验结果表明，在求解不含孤立点的单个DAG调度问题时，该算法所得解的调度长度仅为HEFT的90%~92%，求解质量与PSGA相当;在多张DAG图(含孤立节点)并发执行的网格环境中，该算法的调度性能明显优于PSGA及文中列出的其它演化计算方法

关键词: 网格，DAG调度，粒子群优化算法

Abstract: 减少分布式程序的执行时间是网格调度系统需要解决的重要问题。因分布式程序常建模为DAG图，故该问题又称异构DAG调度问题。在研究网格环境下的任务调度的基础上，提出了一种用于解决DAG任务调度问题的通用混合粒子群优化算法(Common Hybrid Particle Swarm Optimization)，简称为CHPSO。该算法将问题的解(粒子)表示为任务的调度优先权向量，采用混合粒子群优化算法探索解空间。实验结果表明，在求解不含孤立点的单个DAG调度问题时，该算法所得解的调度长度仅为HEFT的90%~92%，求解质量与PSGA相当;在多张DAG图(含孤立节点)并发执行的网格环境中，该算法的调度性能明显优于PSGA及文中列出的其它演化计算方法

Key words: Grid, DAG scheduling, Particle swarm optimization

王成昌，陈闳中，方钰，邓蓉. 基于混合粒子群算法的网格任务调度[J]. 计算机科学, 2012, 39(2): 18-21. https://doi.org/

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