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基于Pi演算的分布式多Agent異構(gòu)調(diào)度算法的研究與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時間:2023-07-01 11:16
  任務(wù)調(diào)度問題是分布式計算領(lǐng)域的核心問題之一,它不僅可以有效地提高計算能力,同時可以保證應(yīng)用程序合理有效地運(yùn)行,直接影響整個分布式計算環(huán)境的整體性能。由于調(diào)度問題是NP難問題,如何提高調(diào)度算法的效率一直是眾多學(xué)者的研究方向之一。分布式計算系統(tǒng)又可分為同構(gòu)型和異構(gòu)型兩種。隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和計算機(jī)系統(tǒng)的發(fā)展,同構(gòu)性是相對的,而異構(gòu)性是絕對的,不可避免的?紤]到異構(gòu)型分布式計算系統(tǒng)的絕對性和更具普遍性,以及靜態(tài)調(diào)度算法是目前學(xué)者們研究最多的一類,本文選擇靜態(tài)異構(gòu)調(diào)度算法進(jìn)行研究。在靜態(tài)異構(gòu)調(diào)度算法中,HEFT算法是調(diào)度長度和魯棒性較好的一個經(jīng)典算法。目前實(shí)現(xiàn)任務(wù)調(diào)度算法的底層模型本質(zhì)上大多還是串行模型,而Pi演算作為一個成熟的并行模型,支持通道名的傳輸,可以方便地實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的通信系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的變化,非常適合與分布式任務(wù)調(diào)度相結(jié)合。面向Agent技術(shù)的合作性、代理性、智能性、持續(xù)性、學(xué)習(xí)性使其非常適合分布式任務(wù)調(diào)度的實(shí)現(xiàn)。本文將Pi演算的思想和多Agent技術(shù)結(jié)合應(yīng)用到HEFT算法,不僅利用pi演算并行計算的特性,可利用通道傳遞信息,并結(jié)合多Agent技術(shù)進(jìn)一步提高并行性,提出了基于Pi演算的分布式多A...

【文章頁數(shù)】:63 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究意義
    1.4 主要工作
    1.5 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)理論概述
    2.1 Pi演算簡介
        2.1.1 Pi演算的語法
        2.1.2 Pi演算的等價規(guī)則和遷移規(guī)則
    2.2 多Agent技術(shù)概述
    2.3 HEFT算法相關(guān)理論
        2.3.1 DAG圖
        2.3.2 HEFT算法過程
    2.4 本章小結(jié)
第3章 對HEFT算法建模
    3.1 Pi演算中的表編程
        3.1.1 表結(jié)構(gòu)
        3.1.2 表編程
    3.2 對HEFT算法建模
        3.2.1 任務(wù)節(jié)點(diǎn)分層
        3.2.2 建模所需數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
        3.2.3 建模過程
    3.3 形式化驗證
    3.4 本章小結(jié)
第4章 使用Nomadic Pict對模型編程實(shí)現(xiàn)
    4.1 Nomadic Pict介紹
        4.1.1 Nomadic Pict的框架與結(jié)構(gòu)
        4.1.2 Nomadic Pict和 Pi演算的對應(yīng)關(guān)系
    4.2 擴(kuò)展Nomadic Pict
    4.3 對模型編程實(shí)現(xiàn)
        4.3.1 算法流程
        4.3.2 具體實(shí)現(xiàn)
    4.4 本章小結(jié)
第5章 實(shí)驗結(jié)果分析與對比
    5.1 實(shí)驗環(huán)境及相關(guān)準(zhǔn)備
    5.2 HEFT算法實(shí)驗結(jié)果對比分析(一)
        5.2.1 寬度優(yōu)先對比
        5.2.2 深度優(yōu)先對比
        5.2.3 計算Agent數(shù)量不同時的執(zhí)行時間對比
    5.3 HEFT算法實(shí)驗結(jié)果對比分析(二)
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 本文工作總結(jié)
    6.2 未來工作展望
參考文獻(xiàn)
作者簡介及在學(xué)期間所獲得的科研成果
致謝



本文編號:3836152

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