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云计算环境中任务调度算法研究的任务书
任务名称：云计算环境中任务调度算法研究
任务描述：
随着云计算技术的不断发展，越来越多的应用程序开始运行在云计算环境中。云计算的一个重要特点是虚拟化技术的广泛应用。通过虚拟化技术，云计算环境能够提供高度灵活、可靠、可扩展的服务和资源，从而满足不同用户的不同需求。
在云计算环境中，任务调度算法是实现资源高效利用的重要组成部分。任务调度算法的好坏直接影响云计算的性能和用户体验。因此，本任务旨在研究云计算环境中的任务调度算法，为云计算环境的性能优化提供参考。
研究内容：
1.了解云计算环境的基本架构和特点，包括虚拟化技术的应用。
2.掌握任务调度算法的基本原理和分类方法，包括静态任务调度算法和动态任务调度算法，集中式调度算法和分布式调度算法等。
3.研究云计算环境中任务调度算法的特点和挑战，包括资源调度、任务执行、交互和负载均衡等。
4.研究云计算环境下常用的任务调度算法，包括遗传算法、启发式算法、贪心算法和遗传模拟退火算法等。
5.利用模拟实验和实际案例分析等方法对云计算环境中的任务调度算法进行评估和比较，比较不同算法的优缺点和适用场景。
6.提出云计算环境中的任务调度算法的优化策略和实现方法，包括模型建立、算法设计、模拟仿真等。
7.综述任务调度算法在云计算环境中的应用现状，并对未来发展提出展望和建议。
研究成果：
1.提出云计算环境中的任务调度算法的优化策略和实现方法。
2.通过模拟实验和实际案例分析等方法对云计算环境中的任务调度算法进行评估和比较。
3.撰写学术论文，发表相关领域的高水平学术论文2篇。
任务周期：
本任务为期3个月。
任务安排：
第1个月：
1.了解云计算环境的基本概念和发展历程。
2.研究任务调度算法的基本理论和分类方法。
3.分析云计算环境中任务调度算法的特点和挑战。
第2个月：
1.研究云计算环境下常用的任务调度算法。
2.进行模拟实验和实际案例分析等方法对云计算环境中的任务调度算法进行评估和比较。
第3个月：
1.提出云计算环境中的任务调度算法的优化策略和实现方法。
2.撰写学术论文，发表相关领域的高水平学术论文2篇。
参考文献：
1.董献民.大数据中的任务调度算法研究[J].北京邮电大学学报:自然科学版,2015,38(2):56-62.
2.章骞骏,张朝晖.云计算环境下的动态任务调度算法研究[J].计算机工程,2016,42(12):93-98.
3.曹建华,沈永根,王红波.基于遗传算法的云计算任务调度优化研究[J].计算机科学,2016,43(10):167-173.
4.刘伟,王振英,戴冬华.云计算中的任务调度算法综述[J].计算机科学与探索,2016,10(12):1151-1166.
5.张建华,李昆.分布式云计算环境下的任务调度算法研究综述[J].电子测量与仪器学报,2017,31(5):408-418.