网格计算任务调度技术与算法综述

"这篇论文是罗红、慕德俊、邓智群和王晓东等人在2005年发表的《网格计算中任务调度研究综述》，主要探讨了网格计算环境下的任务调度特点、目标、现有调度技术及算法，并涉及负载均衡问题，对未来的研究方向进行了展望。该研究得到了西北工业大学研究生创业种子基金的支持。" 本文首先介绍了网格计算领域的任务调度具有高度动态性、复杂性和异构性的特点，这些特点使得任务调度成为一个NP完全问题，意味着在大规模的网格环境中找到最优解决方案极其困难。因此，研究者们提出了各种调度策略来近似或有效地解决这一问题。 启发性智能任务调度是一种常用的方法，通过设定一定的启发式规则，如最早截止时间优先（Earliest Deadline First, EDF）或最小工作量优先（Least Attained Service, LAS），在满足约束条件下尽可能优化调度性能。这种策略通常能在一定程度上提高系统的效率和响应时间。 基于Agent的任务调度则是利用多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）的自主性和协作性，每个Agent代表一个计算资源或任务，通过交互和协商实现任务的分配。这种方法能更好地适应网格环境的变化和不确定性。 基于Petri网的任务调度利用Petri网的建模和分析能力，可以清晰地表示任务间的依赖关系和资源使用情况，从而进行有效的调度决策。这种方法有助于发现潜在的并发性和资源利用率。 成本基础的任务调度算法则考虑了任务执行的成本，包括计算资源的使用成本、通信延迟成本以及能耗成本等，目标是最大化整体效益或最小化总体成本。 负载均衡是任务调度中的一个重要问题，旨在确保网格资源的均匀分配，避免部分节点过载而其他节点空闲。这通常通过动态迁移任务或者调整任务分配策略来实现。负载均衡对提高整个系统的效率和可靠性至关重要。 论文最后展望了未来任务调度的研究方向，可能包括更智能的调度算法、自适应性更强的机制、考虑更多实际因素（如服务质量、安全性、能耗等）的优化模型，以及对云计算和大数据环境下的调度策略研究。 关键词: 网格计算，任务调度，算法，NP完全 通过这篇综述，读者可以了解到网格计算中任务调度的理论基础、常用方法以及当前研究的挑战，为相关领域的研究和实践提供了有价值的参考。