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基于PVM的任务分配及调度策略研究的综述报告
PVM（ParallelVirtualMachine）是一种分布式计算环境，具有良好的可扩展性，使得可以在多个计算机上实现并行计算任务。在PVM中，节点（或处理器）可以通过网络相互通信，并且节点上的程序可以访问网络上的资源以实现并行计算。
任务分配及调度是最重要的PVM应用程序中的两个方面，其中任务分配是选择哪些任务分配到某个资源的过程。调度涉及动态选择哪个任务在哪个时间段运行，并将处理器资源分配给那些任务。
任务分配及调度策略与PVM应用程序性能密切相关。以下是一些常见的策略：
1.静态任务分配和静态调度
静态任务分配和静态调度是指在程序启动时确定任务的分配和调度。这种策略的优点是实现简便，开销小，但缺点也很明显，不能适应各种场景的变化，如计算节点故障或网络延时。
2.动态任务分配和动态调度
当程序执行时，动态任务分配和动态调度会根据运行环境的变化进行调整，以保持最优的性能。这种策略可以更好地利用系统资源，处理节点故障或网络维护，但也会增加系统开销。
3.贪婪算法
贪心算法是最简单的调度算法之一，它在每个时间片上选择完成时间最短的任务进行运行。这种算法可以减少任务完成时间和资源利用率，并且不易造成时间计划过载。但在一些较复杂的应用场景中，任务可能具有复杂的相关性，贪婪算法可能无法满足要求。
4.遗传算法
遗传算法是一种基于种群进化的优化算法，被广泛用于任务分配和调度的解决方案中。遗传算法通常适用于优化目标多样的问题，可以用于多维度的任务分配和调度，从而实现更复杂的函数优化。
总之，PVM应用程序的任务分配及调度策略对应用程序性能及系统资源利用率有着重要的影响。在实际应用中，需要根据应用程序的需求和运行环境的特点，选择合适的策略来完成分配和调度任务。