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基于网格环境的工作流任务调度算法研究的任务书
一、背景
随着云计算、大数据、物联网等新兴技术的普及，网格环境已经成为了现在计算机领域的热点研究方向之一。网格环境的出现，不仅让计算资源得到了更好的利用，同时也为科学研究提供了更为方便、快捷的方式。
网格环境的复杂性和异构性，使得网格应用程序的调度变得十分困难。为此，研究如何合理高效地调度网格环境中的应用程序，成为了当前网格计算的重要研究内容。其中，工作流任务调度算法是调度方面的关键问题。
二、研究内容
本次任务的主要研究内容为：基于网格环境的工作流任务调度算法研究。
任务中需要解决的问题：
1.分析网格环境下的任务调度方法，比较常见的多种调度算法，包括但不限于贪心算法、遗传算法、粒子群算法等。
2.研究工作流任务的建模与优化，基于建模的结果，提出考虑模板与重复任务的工作流任务调度算法，对动态动态环境进行适应性优化。
3.针对网格环境异构性和复杂度的特点，使用对应的数据结构和算法，设计聚合管理器，实现资源的统一管理和调度，以及跨域数据传输和服务之间的安全访问。
4.基于任务和资源间强依赖关系的特点，优化任务的调度次序，充分利用网格环境中的计算资源，提高任务的并行度，从而缩短工作流任务的执行时间，提高工作效率。
5.开发模拟的网格环境，并在此环境下进行实验分析，验证算法的可行性和效果。
三、研究方法
本次任务主要采用以下研究方法：
1.文献调研法：通过查询有关网格环境下任务调度算法方面的文献，进行调研和比较分析。同时，也可以借助实际应用场景，了解调度算法真实的效果及其适用的场景。
2.组合优化方法：应用组合优化，综合考虑不同任务的特征，设计或改进工作流调度算法，使其在调度的过程中，充分利用好工作流任务的并行度，最大化资源的利用率，以达到优化工作流任务执行时间的目的。
3.实验法：网络仿真技术可以实现网格环境下的模拟，并验证调度算法的可行性。参与者可以在模拟环境中进行工作流任务的调度和实验分析，最终得出调度结果及优化算法的效果。
四、预期成果
本任务的预期成果包括：
1.一篇研究论文，系统地介绍网格环境下工作流任务调度算法的研究成果，并提出了适用于网格环境下的工作流任务调度算法。
2.一个基于模拟环境下的网格环境工作流任务调度系统，能够支持任务的调度和执行，并可验证所提出的优化算法的有效性。
3.一套数据集，以支持实验的进行，并可供进一步的研究使用。
五、时间和进度
本项目实践时间预计为两个学期，大致的进度安排如下：
第一学期
1.任务研究：文献调研，分析网格环境下的任务调度方法(两周)；
2.工作流任务优化：研究工作流任务的建模与优化算法(两周)；
3.聚合管理器设计：针对网格环境异构性和复杂性的特点，设计聚合管理器(两周)；
第二学期
4.优化算法实现：基于任务和资源间强依赖关系的特点，优化任务的调度次序(两周)；
5.系统开发：基于网格环境的工作流任务调度系统的设计与实现(六周)；
6.实验分析：在模拟环境中进行工作流任务调度实验分析(两周)。
六、参考文献
1.周峰，杨静华，王慧军，等.基于在线启发式算法的网格资源调度模型研究[J].计算机工程与设计,2008.
2.程华，赵贤伟，宋庆达,等.基于遗传算法的网格资源调度研究[J].重庆大学学报(自然科学版),2007.
3.马敬波,CaoJ,王文.面向网格计算的遗传优化调度算法[J].计算机应用,2009.
4.赵建涛,马意.网格环境下的工作流调度算法[J].东华理工大学学报(自然科学版),2011.