基于PVM的任务分配及调度策略研究的任务书一、研究背景随着科技的发展，分布式计算逐渐成为计算机领域研究的热点之一。PVM（ParallelVirtualMachine）是一种典型的分布式计算环境，可用于实现多个计算机之间的并行计算。PVM可以使任务分配和调度更加灵活，进而提高分布式计算的效率。因此，本研究拟对基于PVM的任务分配及调度策略进行深入研究，旨在探索一种高效的任务分配和调度策略，以提高分布式计算的性能和效率。二、研究内容本研究的主要内容包括：1.分析当前PVM环境下任务分配和调度的瓶颈，探讨任务分配和调度策略的优缺点。2.研究任务分配和调度算法和模型，分析各种算法和模型的特点和适用范围。3.设计一种基于PVM的任务分配和调度策略，研究其理论基础和实际应用效果，并探讨其可扩展性和稳定性。4.利用实验和模拟技术，验证任务分配和调度策略的有效性和性能，并对策略进行优化。5.编写研究报告，总结研究成果，并提出未来研究的方向和建议。三、研究方法本研究主要采用以下方法：1.理论分析法：通过分析任务分配和调度的相关理论和算法，探讨其优缺点，为策略设计提供理论基础。2.算法模型法：通过设计和构建任务分配和调度算法模型，探究其适用范围和性能表现。3.实验和模拟法：通过实验和模拟技术，验证任务分配和调度策略的有效性和性能，并对其进行优化。4.统计分析法：通过对实验和模拟结果进行数据统计和分析，评估任务分配和调度策略的性能和效果。四、研究计划和预期成果本研究的计划周期为12个月，主要阶段包括：第1-2个月：查阅相关文献，分析PVM任务分配和调度的瓶颈和影响因素。第3-4个月：研究任务分配和调度算法和模型，并分析其特点和适用范围。第5-8个月：设计一种基于PVM的任务分配和调度策略，探讨其理论基础和实际应用效果，并进行模拟实验。第9-10个月：利用实验和模拟技术，验证任务分配和调度策略的有效性和性能，并对策略进行优化。第11-12个月：撰写研究报告，总结研究成果，并提出未来研究的方向和建议。预期成果包括：1.一种基于PVM的任务分配和调度策略，能够有效提高分布式计算的效率和性能。2.实验和模拟结果，验证任务分配和调度策略的有效性和性能，并对策略进行优化。3.研究报告，对研究成果进行总结和评价，并提出未来研究的方向和建议。