基于改进混合蛙跳算法的网格任务调度策略
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第３ ７卷 第 ２ 期 １
、０ － ７ ，ｌ３
・
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２１ 年 Ｉ 月 ０１ １
Ｎｏ ｅ ｅ ２ ｖ ｍｂ ｒ ０１ １
ＮＯ． ２１
Ｃｏ ｕ ｅ ｍｐ ｔ ｒＥｎｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ｉ ｅ ｒｎ
人 工智 能 及识 别技 术 ・
文章编号： ００ ３２（ ｌ）— １６ ３ 文献标识码： １０－ ４８ ０１ｌ ４一ｌ ． ２ ２ Ａ
１ 网格任务调度问题描述
网格调度包括 ３个基 本因素 ：网格任务 ，网格资源和调
度策 略。假设任务数 Ｍ，资源 数 Ⅳ，用集合表示 ：任务集合
局部 搜索 ，族群最差青蛙个体（ ，通过 ｍｅ ｔ Ｐ） ｍｅ ｃ进化 向局 ｉ
部极值（ 或全 局极值 （ 拢 。当局部搜索执 行到一 定阶 ） Ｐ） 靠
网格任 务调度是一个 Ｎ Ｐ完全 问题 ，一直是网格计算研
究领域 ห้องสมุดไป่ตู้焦点 。为此 ，本文根据 网格动态、异构 等特 点，提 出一种基于改进混合 蛙跳 算法 的网格任务调度策略。
２ 算法基本流程 ． ２
在 Ｓ Ｌ 中，种群 由很多青 蛙组成 ，每只青蛙代表一个 ＦＡ 解 ，种群被分成 多个拥有不 同文化 的族群 。各族群分别执行
ｓｒ ｔ ｇ ａ ｅｔ ｒｐ ｒ ｏ ａ ｃ ． ｔ ａ ｅ ｆ ｓ ｅ ｅ ｇ — ｕ ｌ ｙ ｏ ｔｍ ａ ｏ ｕ ｉ ｎ ｔａｅ ｙ ｈ ｓｂ ｔｅ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ Ｉ ｃ ｎｂ ａ ｔ ｒｔ ｇ ｔ ｈｉ ｈ ｑ ａ ｉ ｐ ｉ ｌ ｌ ｔｏ ． ｍ ｏ ａ ｔ ｓ
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免陷入局部最优 ，同时借鉴粒子群优化算法中粒子飞行经验 ，对青蛙移动策略进行优化 。实验 结果表 明 ， 该策 略高效合理 ，能够缩减执行 任务 的时间跨度 ，并提高最优解 的质量 。 关健词 ：网格 ；任务调度 ；混合蛙跳算法 ；遗传 算法 ；粒子群 优化 算法
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中图 分类号： Ｐ０． Ｔ３１ ６
基 于改进 混合蛙跳 算 法的 网格任 务调度 策略
欧 阳 ，孙元妹 “
（ 庆理工 大学 ａ 信息与教育技术 中心 ；ｂ 计算机科 学与工程学 院，重庆 ４ ０ ５ ） 重 ． ． ００４ 摘 要： 针对 网格任 务调度问题 ， 出一种基于 改进混合 蛙跳算法 的 网 任务调度策略。通过 引入遗传算子增 加对 局部极值 的扰动 ，以避 提 格
段 ，各族群 问进行 文化 交流执行混洗过程 。反复执行局部搜
索和混 洗过程 一直持 续到 定义 的收敛条件 结束 为止 。基本 ＳＬ Ｆ Ａ算法流程 如下 ：
［ ｙｗ ｒ ｓ ｎ ；ａｋｓｈ ｄ ｌ； ｈ ｆ ｅ ｒｇＬ ａｉｇ ｇ ｒｈ Ｓ Ｌ ； ｅ ｅｉＡｌｏｉ ｍ（ ； ａｔ ｌ ｗａｍ ｐｉ ｚ ｔ ｎＰ ０） ｌｏｉ ｍ Ｋｅ ｏ ｄ ｌ ｄ ｔｓ ｅ ｕｅ Ｓ ｕ ｄＦｏ ｅｐｎ ｏｉ ｍ（Ｆ Ａ）Ｇ ｎ ｔ ｇ ｒ ｇ ｃ ｌ Ａｌ ｔ ｃ ｈ ｔ ＧＡ）Ｐ ｒｃ Ｓ ｒ Ｏ ｔ ａｉ （ｓ ａｇ ｒ ｉｅ ｍｉ ｏ ｈ ｔ ＤＯＩ １．９ ９ ．ｓ．０ ０３ ２ ． １ ．１ ５ ： ０３ ６ ／ｉ ｎ１ ０ —４ ８ ０ １ ． ０ ｊｓ ２ ２０
第３ ７卷 第 ２ 期 １
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人 工智 能 及识 别技 术 ・
文章编号： ００ ３２（ ｌ）— １６ ３ 文献标识码： １０－ ４８ ０１ｌ ４一ｌ ． ２ ２ Ａ
１ 网格任务调度问题描述
网格调度包括 ３个基 本因素 ：网格任务 ，网格资源和调
度策 略。假设任务数 Ｍ，资源 数 Ⅳ，用集合表示 ：任务集合
局部 搜索 ，族群最差青蛙个体（ ，通过 ｍｅ ｔ Ｐ） ｍｅ ｃ进化 向局 ｉ
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网格任 务调度是一个 Ｎ Ｐ完全 问题 ，一直是网格计算研
究领域 ห้องสมุดไป่ตู้焦点 。为此 ，本文根据 网格动态、异构 等特 点，提 出一种基于改进混合 蛙跳 算法 的网格任务调度策略。
２ 算法基本流程 ． ２
在 Ｓ Ｌ 中，种群 由很多青 蛙组成 ，每只青蛙代表一个 ＦＡ 解 ，种群被分成 多个拥有不 同文化 的族群 。各族群分别执行
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基 于改进 混合蛙跳 算 法的 网格任 务调度 策略
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（ 庆理工 大学 ａ 信息与教育技术 中心 ；ｂ 计算机科 学与工程学 院，重庆 ４ ０ ５ ） 重 ． ． ００４ 摘 要： 针对 网格任 务调度问题 ， 出一种基于 改进混合 蛙跳算法 的 网 任务调度策略。通过 引入遗传算子增 加对 局部极值 的扰动 ，以避 提 格
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