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计算网格中任务调度算法和策略的研究的综述报告
随着大规模计算机集群和网格化技术的发展，如何高效地进行分布式计算任务调度已经成为了计算机科学中的热点问题之一。目前，任务调度算法和策略的研究已经在学术界和工业界得到了广泛关注。
任务调度算法可以分为静态调度和动态调度两种模式。静态调度主要是指在计算任务启动之前就进行全局最优的任务分配和资源调度；动态调度主要是指在计算任务运行时根据实时的性能和状态信息动态地调整任务分配和资源调度。在实际生产环境中，动态调度在调度效率和质量上更具优势。
目前较为流行的任务调度策略有：基于优先级的策略、基于故障恢复的策略、基于资源可用性的策略和基于负载均衡的策略等等。
基于优先级的策略主要是根据任务的优先级或者资源的优先级来分配资源，并且要求调度系统支持或者实现作业优先级、进程优先级和资源优先级等各种优先级模型。这种策略常常适用于高优先级任务的保障和任务竞争的解决。
基于故障恢复的策略主要是在任务运行中或者出现资源故障的时候，及时将任务转移到其他资源上，从而达到任务的高效执行。这种策略适用于需要处理大量数据的任务。
基于资源可用性的策略主要是基于资源的负载情况，将任务分配到资源可用性相对较高的设备中，从而达到资源的有效利用。这种策略适用于大规模计算任务。
基于负载均衡的策略主要是要保证资源负载的均衡，从而达到资源的高效利用。在这种策略中，通常需要对系统性能的统计分析和负载监控进行实时优化和调整。
总体来说，任务调度算法和策略研究已经在计算机科学和工业界内得到了广泛的应用。根据任务类型、任务量、资源和网络环境等差异，我们可以选择合适的调度算法和策略。在实际应用中，我们应该结合实际情况来选择不同的算法和策略，从而达到任务调度的高效性和可靠性。