【摘要】： 隨著網(wǎng)格技術(shù)的高速發(fā)展,采用高速局域網(wǎng)連接的PC組成的集群以較高的性價比成為進行科研生產(chǎn)生活的熱點。PC集群系統(tǒng)的核心問題是如何通過有效地調(diào)度和管理,提高系統(tǒng)資源的系統(tǒng)率。集群作業(yè)調(diào)度軟件對集群的調(diào)度管理提供了很好的支持,并且都設(shè)置了多種調(diào)度算法以滿足客戶的不同需求。 地震資料處理集群需要較高的系統(tǒng)利用率和較短的平均響應(yīng)時間,OpenPBS作為著名調(diào)度軟件PBS的開源產(chǎn)品已經(jīng)被廣泛地用于生產(chǎn)研究中。但是,OpenPBS默認的調(diào)度算法是FIFO算法,不能保證作業(yè)的公平性而且增大了平均響應(yīng)時間。另外,OpenPBS中的負載均衡屬于靜態(tài)負載均衡,無法適應(yīng)集群調(diào)度中資源的動態(tài)變化。通過模擬自然生態(tài)機制求解復(fù)雜優(yōu)化問題的新型計算智能方法,尤其是蟻群算法成為了集群調(diào)度研究的一個重要方向。蟻群算法因為良好的自適應(yīng)能力和動態(tài)反饋性,與集群資源動態(tài)性相似,已經(jīng)被證明為是解決集群作業(yè)調(diào)度的有效方法。但是,傳統(tǒng)的蟻群算法和FIFO算法都沒有考慮到任務(wù)需求量和資源能力的匹配程度,會使用戶出現(xiàn)“大炮打蚊子”式的節(jié)點資源性能與作業(yè)需求性能不匹配的資源浪費現(xiàn)象。 為了解決這種資源不匹配的情況,本文提出了“以退為進”的蟻群改進算法。并將改進的蟻群算法與OpenPBS結(jié)合,引入到處理能力不盡相同的異構(gòu)集群中。實驗證明,“以退為進”的蟻群改進算法比傳統(tǒng)蟻群算法和FIFO算法縮短了作業(yè)平均響應(yīng)時間,使得負載更加均衡,有效地解決了“大炮打蚊子”式的問題。
【學(xué)位授予單位】：中國石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：TP338

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