基于支持向量机性能预测的量子遗传网络任务调度研究的任务书.docx

基于支持向量机性能预测的量子遗传网络任务调度研究的任务书
一、研究背景和意义
在云计算时代，任务调度是云计算中一个非常重要的研究和应用领域。在实际的云计算环境中，任务调度需要考虑多种限制因素，如任务执行时间限制、资源约束、网络带宽等因素。随着云计算技术的快速发展，如何高效地调度任务成为了云计算领域的一个重要研究方向。
传统的任务调度方法主要基于静态的资源分配方式，这种方法的缺点是缺乏灵活性和适应性。最近的研究，如量子遗传网络、支持向量机等，提供了一些解决任务调度问题的有效方法。
支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种广泛应用于数据分类、模式识别等领域的机器学习算法。它能够在数据维度很高的情况下仍能实现高精度的分类和回归。在预测任务执行时间、资源利用率等方面，SVM应用广泛。
量子遗传网络（QuantumGeneticNetwork，QGN）是基于遗传算法和量子计算理论结合的新型神经网络体系。其运作流程基于量子态形式表示数据，从而避免了传统神经网络在权重更新过程中容易出现的梯度消失/爆炸问题。QGN能够高效地解决不同维度的任务调度问题，具有很好的性能和精度。
本研究旨在将SVM与QGN相结合，通过SVM对任务运行时间进行预测和QGN运用任务调度，提高任务调度的精度和性能。
二、研究内容及方法
1、任务运行时间预测
通过历史数据和SVM算法预测任务的运行时间，可以为任务调度提供准确的预测数据。
2、量子遗传网络任务调度
基于SVM预测的任务运行时间，QGN可以启用任务调度程序并根据任务执行时间预测和资源利用率进行任务调度。
3、实验分析
通过实验分析，评估新的任务调度算法的性能和精度，对照传统任务调度方法进行比较。
三、预期成果
本研究的预期成果如下：
1、提出了一种基于SVM和QGN的新型任务调度算法。
2、实现了预测任务运行时间和实行任务调度算法的原型系统。
3、通过实验和案例分析，验证了新算法的高效性和精度。
四、进度安排
本次研究计划的进度安排如下：
第一年：
1、阅读相关文献并深入了解任务调度研究领域和理论。
2、实现任务运行时间预测的SVM模型。
第二年：
1、实现基于QGN的任务调度算法。
2、编写任务调度算法的测试案例，进行算法验证。
第三年：
1、总结研究成果并发布相关论文。
2、根据项目研究成果，编写技术报告，并进行成果汇报。
五、研究经费和资源申请
针对本次研究需求，我们需要获得以下资源：
1、人员经费：三年人员经费共计60万元。
2、实验设备：需要一台配置较高的工作站，预计价格约为20万元。
3、实验用材料：实验所需材料费用共计10万元。
4、实验场地：本研究只需使用较小的实验室进行实验即可，无需额外申请场地。
总经费：共计90万元。
以上是本次基于支持向量机性能预测的量子遗传网络任务调度研究的任务书。