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基于计算智能的并行分布式系统任务调度算法研究的任务书
任务书
任务背景：
计算智能是一种模拟人类智能的计算机方法，包括神经网络、进化计算、模糊系统等技术。计算智能在实际生产生活中的应用越来越广泛，成为了解决实际问题的有效工具之一。而随着数据量和计算量的增加，单机计算已经无法满足需求，因此并行分布式计算系统已经成为计算智能领域的重要研究方向之一。
在并行分布式计算系统中，任务调度是一个关键问题。系统中有多个节点，任务需要被分配到不同的节点中执行，然后将结果汇总，完成整个任务。一个成功的任务调度算法能够最大程度地提高系统工作效率，节省系统资源。因此，本课题将研究基于计算智能的并行分布式系统任务调度算法。
任务目标：
本课题旨在研究基于计算智能的并行分布式系统任务调度算法，并实现一个可行的任务调度方法，使系统在满足资源约束的前提下，实现任务调度最优化。具体目标如下：
1.研究任务调度算法的工作原理和应用场景。
2.研究几种常用的并行分布式系统任务调度算法的优点和不足。
3.基于神经网络、进化计算、模糊系统等技术，设计一个基于计算智能的任务调度算法，并给出详细的算法流程。
4.利用Java或C++等编程语言，实现所设计的算法，并在多个节点上进行测试和评估效果。
5.最后，通过实验结果分析，评估所设计算法的效率、准确性和鲁棒性，分析在实际应用中的可行性。
任务计划：
1.第一周：调研任务调度算法的相关资料和文献，研究并行分布式系统的应用场景和相关技术；
2.第二周：研究几种常用的并行分布式系统任务调度算法的优点和缺点；
3.第三周：设计一个基于计算智能的任务调度算法，并给出详细的算法流程；
4.第四周至第六周：利用Java或C++等编程语言，实现所设计的算法，并在多个节点上进行测试；
5.第七周：对测试结果进行分析，评估所设计算法的效率、准确性和鲁棒性；
6.第八周：总结任务调度算法的研究结果，撰写研究报告。
任务分工：
本课题的研究成果通过小组合作完成，任务分工如下：
1.A同学和B同学：负责调研任务调度算法的相关资料和文献，以及并行分布式系统的应用场景和相关技术；
2.C同学：研究几种常用的并行分布式系统任务调度算法的优点和缺点；
3.D同学：设计一个基于计算智能的任务调度算法，并给出详细的算法流程；
4.E同学：利用Java或C++等编程语言，实现所设计的算法，并在多个节点上进行测试；
5.F同学：对测试结果进行分析，评估所设计算法的效率、准确性和鲁棒性；
6.整个小组合作：完成研究报告的撰写。
参考文献：
1.邹彬杰.基于粒子群优化算法的分布式并行任务调度[D].西安电子科技大学,2018.
2.晋慧芳.基于任务优先级的任务调度算法研究与实现[D].南京理工大学,2019.
3.王刚.基于增强学习的分布式机器学习任务调度研究[D].浙江大学,2019.