文摘
英文文摘
第一章绪论
1.1分布式并行处理与集群技术概述
1.1.1分布式并行处理概述
1.1.2集群技术概述
1.2任务分配与负载管理
1.2.1负载管理概述
1.2.1任务分配与负载平衡的意义
第二章机群环境下的任务分配和负载平衡问题
2.1问题概述及算法影响因素
2.1.1任务分配的环境
2.1.2影响系统性能的因素
2.2机群环境下的应用概述
2.2.1机群负载分类
2.3现有算法分析
2.3.1算法的优缺点评述
2.4一种新的基于并行遗传算法的策略提出及可行性分析
2.4.1遗传算法概述
2.4.2自然并行性分析
2.4.3遗传算法的并行化
2.4.4采用并行遗传算法解决问题的优势
第三章算法的设计
3.1 与任务的分配调度及负载平衡相关的概念
3.1.1任务分配
3.1.2负载平衡
3.1.3有关的几个基本概念和术语
3.2 系统假设及任务分配模型
3.2.1前提与假设
3.2.2任务的分配模型
3.2.3分配调度与负载平衡算法功能结构模型
3.3基本分配算法的设计
3.3.1遗传算法的结构
3.3.2群体的除始化
3.3.3遗传算子设计
3.3.4适应度量化评价设计
3.3.5条件约束
3.3.6遗传算子改进
3.4任务静态调度算法设计
3.4.1任务调度算法
3.5遗传算法的并行设计
3.5.1并行遗传算法与并行计算机系统
3.5.2基于群体划分的伪并行算法设计
3.5.3简单的主从模型
3.5.4网络式并行模型
3.5.5两级主从模型
3.6自适应动态负载平衡设计
3.6.1负裁均衡算法
3.6.2负裁平衡算法
3.6.3系统的自适应性
第四章算法的实现
4.1实现算法的环境
4.1.1 PVM概述
4.2实现算法的数据结构和过程
4.2.1基本遗传分配算法
4.2.2调度算法的编程实现
4.2.3并行遗传算法的实现
4.3并行遗传算法的主要实现函数列表
第五章性能评价和算法应用
5.1性能评价与分析概述
5.1.1性能评价技术
5.1.2算法控制参数
5.2实验与参数评价
5.2.1仿真实验环境
5.2.2测试方案及实验分析
5.3算法的应用
5.3.1PVM的任务机制
5.3.2负载平衡策略的应用问题及其解决
第六章结束语
致谢
参考文献
