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基于QoS的网格工作流调度模型和算法研究
标题：基于QoS的网格工作流调度模型和算法研究
摘要：随着网格计算的快速发展，网格工作流调度成为一个关键的研究领域。在网格环境中，工作流应用通常由一系列相互依赖的任务组成，将这些任务合理地调度到网格资源上，以最优化的方式完成工作流的执行是一个具有挑战性的任务。本论文在考虑到服务质量（QoS）要求的基础上，研究了网格工作流调度模型和算法。
1.引言
工作流调度对于提高网格计算的性能和效率至关重要。通过将任务合理地分配到可用的资源上，能够最大化利用资源，降低执行时间。然而，在调度过程中，不同任务可能具有不同的QoS要求，如响应时间、吞吐量和可靠性等，因此，考虑到QoS要求的网格工作流调度是一个重要的研究方向。
2.相关工作
在网格工作流调度研究中，许多算法和模型已被提出，以解决任务调度的问题。然而，大多数现有的方法都忽视了任务之间的依赖关系和QoS要求，导致调度效果和系统整体性能低下。
3.QoS-aware网格工作流调度模型
针对QoS-aware网格工作流调度问题，本论文提出了一个新的调度模型，以综合考虑任务依赖关系和QoS要求。该模型包括：
3.1任务建模
将工作流中的任务抽象为有向无环图(DirectedAcyclicGraph,DAG)，其中任务之间的依赖关系以边的形式表示。每个任务都有对应的计算和通信开销，以及QoS要求。
3.2资源建模
将网格资源抽象为一组可用的计算节点。每个节点都具有不同的性能指标，如处理能力、带宽等。
3.3网格工作流调度策略
基于任务建模和资源建模，设计了一种QoS-aware的网格工作流调度策略。该策略通过考虑任务之间的依赖关系和QoS要求，将任务调度到最适合的节点上。
4.基于遗传算法的网格工作流调度算法
为了解决网格工作流调度的复杂性，本论文提出了一种基于遗传算法的调度算法。该算法通过不断进行种群进化，得到最优解。具体步骤包括：
4.1初始种群的生成
随机生成一组初始个体，并利用适应度函数评估其质量。
4.2选择操作
根据个体的适应度，按照一定的选择概率选择优秀的个体。
4.3交叉操作
选取两个个体进行交叉操作，生成新的个体。
4.4变异操作
对新生成的个体进行变异操作，引入新的基因。
4.5更新种群
通过选择、交叉和变异操作，更新种群，并继续迭代，直到达到停止条件。
5.实验与结果分析
在一组真实的网格工作流应用上进行了实验，并与其他调度算法进行了比较。结果表明，所提出的QoS-aware的调度算法能够显著提高任务完成率和系统效率。
6.结论
本论文提出了基于QoS的网格工作流调度模型和基于遗传算法的调度算法。通过综合考虑任务依赖关系和QoS要求，能够提高网格工作流调度的质量和效率。未来的研究可以进一步改进算法，提高调度性能，同时考虑更多的QoS指标。