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网格计算的Online-Min-Min任务调度算法研究的综述报告
网格计算是指将分散的计算资源组织成一个统一的虚拟计算机（VirtulMachine，VM）环境，并利用网络将其连接起来，从而实现高效、可扩展的分布式计算的一种技术。针对网格计算中的任务调度问题，Online-Min-Min算法是一种被广泛应用的调度算法。
Online-Min-Min算法是一种启发式算法，通过贪心策略进行最优解的近似，该算法在任务的执行时间已知前提下，以任务处理时间最短为主要贪心准则。简单来说，该算法会首先挑选未完成任务集合中处理时间最短的任务，将其分配给可以最快完成它的处理节点，然后不断迭代，直到所有任务被分配完毕。
Online-Min-Min算法具有以下几个优点：
首先，该算法具有简单易行、实现方便、计算速度快等优点，且不需要依赖过多的状态信息，能够应对快速变化的任务情况。
其次，该算法适用于调度任务集合较小的情况，对于处理时间分布较为集中的场景下表现良好。
此外，该算法还充分体现了贪心策略，对于全局任务调度的贪心选择，可在较短时间内达到接近最优解的结果。而且算法复杂度低，在复杂项目中也表现得相当可靠。
但是，在实际情况下，Online-Min-Min的局限性也是比较明显的，主要表现在以下几个方面：
首先，在调度过程中，该算法只考虑了单个任务的处理时间，而没有考虑到整个任务集合的数量和带宽的限制情况，因此在任务量和计算能力变化较大时，容易出现性能瓶颈。
其次，Online-Min-Min算法没有考虑任务之间的依赖关系，例如任务之间的数据传输，若存在数据传输量大、数据传输速度慢的情况，可能导致系统效率低下。
此外，该算法也不能同时考虑多个贪心准则，往往需要在实际应用中根据具体的情况，进行改进或结合其他算法。
综上所述，在网格计算的任务调度中，Online-Min-Min算法是一种被广泛应用和研究的调度算法。该算法具有实现简单、计算速度快的优点，且能够做出符合贪心策略的局部最优，但在任务数量较大、带宽限制较大、任务间存在依赖关系的情况下，其性能也存在一定的局限性。因此，在实际应用中应当结合具体情况进行改进和设计。