基于PVM的任务分配及调度策略研究的开题报告一、选题背景分布式计算在现代计算机科学中具有重要的地位，它可以将大规模的计算任务分割成若干个小任务分配给多个计算节点协同完成，从而提高整个计算系统的并行计算能力。PVM（ParallelVirtualMachine）是一种典型的分布式计算系统，它提供了一种基于消息传递的并行计算机制，用户可以通过PVM在网络中利用多个计算节点协同地完成复杂的计算任务。在PVM系统中，任务的分配和调度是非常重要的。合理地选择任务分配方式和调度策略，可以提高系统的性能和效率。对于PVM系统中的任务分配和调度问题，目前尚缺少系统的研究和深入的探讨，因此本课题旨在研究基于PVM的任务分配及调度策略。二、研究内容及目标本课题旨在针对PVM系统中的任务分配和调度问题，研究科学的分配和调度策略，以实现最优的计算效率和系统性能。具体研究内容包括：1.基于PVM系统的任务分配和调度原理及算法的研究分析，明确任务分配和调度的原理和算法，并通过理论分析探讨各类算法的优缺点。2.基于实验的任务分配和调度策略研究。通过建立模拟实验环境，使用不同的任务分配和调度算法进行对比实验，深入探讨各类算法的适用范围和效果。3.基于以上研究结果，提出一种适合PVM计算系统的优化任务分配和调度策略，从而可以提高PVM系统的工作效率和计算性能。本课题的研究目标为：1.建立完整的PVM计算系统实验平台，包括实验设备、软件环境、网络环境和实验数据采集系统，以便进行科学的实验和数据分析。2.结合理论分析和实验研究，提出一种高效的PVM任务分配和调度策略，以提高整个PVM计算系统的计算能力和性能。三、研究意义本课题研究PVM计算系统中的任务分配和调度问题，对于推动分布式计算技术的发展、提高计算资源利用率、提高整个系统的性能和效率都具有非常重要的意义。具体意义如下：1.为分布式计算技术的研究和应用提供理论基础和实验支撑，促进分布式计算技术的发展和推广。2.提供一种高效的PVM任务分配和调度策略，优化整个PVM计算系统的计算效率和性能，为计算领域的应用提供更快速的计算和数据处理能力。3.通过研究PVM任务分配和调度问题，推动分布式计算技术的逐步深入应用到更广泛的领域，如云计算、大数据处理等。四、研究方法和实施计划本课题主要采取实验研究和理论分析相结合的方法，以深入探讨PVM计算系统中的任务分配和调度问题，并提出高效的任务分配和调度策略为目的。具体的实施计划如下：第一年：1.建立PVM计算系统实验平台，包括实验设备、软件环境、网络环境和实验数据采集系统。2.分析和总结现有的PVM任务分配和调度算法，明确各类算法的优缺点和适用范围。第二年：1.利用建立的PVM计算系统实验平台，设计和实现实验方案，进行分布式任务分配和调度实验，分析实验结果，总结算法效果。2.深入分析和总结各类算法的理论性能，探讨算法实现的基本原理。第三年：1.结合实验和理论分析，提出一种高效的PVM任务分配和调度策略，对算法的研究成果进行总结和评估。2.撰写本课题的学位论文，并完成答辩工作。以上为本课题的研究方法和实施计划。在具体实施过程中，应注重取得实验数据的准确性和充分性，掌握和应用现有的算法和技术手段，同时创新性和系统性地研究分布式任务分配和调度问题，以提高PVM计算系统的计算效率和性能，为计算领域的应用提供更快速的计算和数据处理能力。