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基于遗传算法和模拟退火算法的网格任务调度策略的任务书
一、选题背景
随着云计算、大数据等技术的发展，集群计算被广泛应用于科研、生产等领域。集群计算的核心是任务调度，如何合理地调度任务，使集群的计算能力得到最大的利用，是一个至关重要的问题。
目前，集群任务调度的研究主要有两种方法：一种是基于遗传算法的任务调度方法，另一种是基于模拟退火算法的任务调度方法。这两种方法在任务调度中都取得了较好的效果。
二、论文目的
本论文旨在通过对基于遗传算法和模拟退火算法的网格任务调度策略的研究，探究这两种算法在任务调度中的应用，分析它们的优势和不足之处，并在此基础上，提出一种结合这两种算法的网格任务调度策略。
三、研究内容
1.网格计算基本概念和任务调度的分析
通过对网格计算的基本概念进行介绍，分析网格任务调度的意义和挑战，以及目前网格任务调度研究的现状和发展趋势。
2.遗传算法在网格任务调度的应用
介绍遗传算法的基本原理和流程，并分析它在网格任务调度中的应用。同时，针对遗传算法可能存在的问题，如搜索空间过大、容易陷入局部最优等，提出一些改进策略。
3.模拟退火算法在网格任务调度的应用
介绍模拟退火算法的基本原理和流程，并分析它在网格任务调度中的应用。同时，针对模拟退火算法可能存在的问题，如局部最优解的处理等，提出一些改进策略。
4.结合遗传算法和模拟退火算法的网格任务调度策略
基于前两个部分的分析和改进策略，提出一种结合遗传算法和模拟退火算法的网格任务调度策略，并通过实验验证其效果。
四、研究意义
通过对基于遗传算法和模拟退火算法的网格任务调度策略的研究，可以增强对任务调度的理解和掌握，提高任务调度算法的效率和性能。在实践中，这项研究可为实际的网格任务调度提供参考和借鉴。
五、研究方法和技术路线
1.文献调研法：通过查阅文献，了解网格任务调度的研究现状和发展趋势，并分析相关算法在任务调度中的应用。
2.数学建模法：基于网格任务调度的实际问题，建立适合的数学模型，为算法的实现提供数学依据。
3.算法设计法：包括遗传算法和模拟退火算法的设计和改进，以及结合二者的任务调度算法的设计。
4.实验验证法：通过仿真实验，对算法的效果和性能进行测试和验证。
六、预期成果
1.撰写一篇不少于12000字的论文，完整介绍基于遗传算法和模拟退火算法的网格任务调度策略研究，包括研究背景、理论分析、算法设计、实验验证等内容。
2.提出一种结合遗传算法和模拟退火算法的网格任务调度策略，并验证其效果和性能。
3.在任务调度领域掌握一定的理论知识和实践经验，为今后的工作和研究提供参考和借鉴价值。
七、参考文献
[1]刘子婷.谱聚类在任务调度中的应用研究[D].长春:吉林大学,2019.
[2]张超.基于模拟退火算法的网格任务调度研究[D].武汉:华中科技大学,2018.
[3]陈斌.基于遗传算法的网格任务调度研究[D].长春:吉林大学,2017.
[4]吴晓刚,彭洪平.网格任务调度的研究与进展[J].计算机工程与设计,2009(3):798-800+805.
[5]张璧阳.基于遗传算法的数据中心任务调度研究[D].重庆:西南大学,2016.