批处理机环境下两阶段集成调度算法研究的开题报告一、研究背景及意义随着计算机技术的不断发展，批处理机已成为许多企业处理大量数据的主要方式。集成调度算法是批处理机作业调度过程中的重要算法之一，其主要任务是将多个独立作业按照一定的规则进行调度，在保证作业完成时间的同时最大化批处理机的利用率。目前，批处理机调度算法研究主要集中在单一作业集合的调度问题上，对于多个作业的集成调度问题研究相对较少。实际上，在企业中存在大量的多作业集合的调度问题，因此研究多作业集合的集成调度算法具有很高的理论和应用价值。本文拟针对批处理机环境下的多作业集合集成调度问题展开研究，提出一种基于贪心策略和遗传算法相结合的两阶段集成调度算法，为企业的作业调度和批处理机资源利用提供一种高效的解决方案。二、研究内容以及预期目标1.研究内容（1）针对批处理机多作业集合集成调度问题，分析其特点和存在的难点。（2）基于贪心策略和遗传算法相结合的两阶段集成调度算法研究，设计及优化策略。（3）利用仿真实验和实际数据调度实验，验证算法的有效性和适用范围。（4）进一步探讨算法的优化空间，探索可行的优化方法。2.预期目标（1）设计基于贪心策略和遗传算法相结合的两阶段集成调度算法，提高批处理机资源利用效率和作业完成时间的准确度。（2）通过仿真实验和实际数据调度实验验证算法的有效性和适用性，为企业作业调度提供一种新的解决方案。（3）探索算法的优化空间，优化算法的性能参数，提高算法的求解效率。三、研究方法（1）针对多作业集合的调度问题，分析其特点和存在的难点，分析当前已有的相关研究成果。（2）设计基于贪心策略和遗传算法相结合的两阶段集成调度算法。首先在第一阶段采用贪心策略，将作业按照最早开始时间进行排序，根据批处理机资源利用率对待调度作业集合进行分段。将分段后的作业集合作为遗传算法的群体种群进行操作，利用遗传算法搜索全局最优解。（3）利用仿真实验和实际数据调度实验，验证算法的有效性和适用性。（4）探索算法的优化空间，优化算法的性能参数，提高算法的求解效率。四、研究意义本文主要研究批处理机环境下的多作业集合集成调度问题，提出一种基于贪心策略和遗传算法相结合的两阶段集成调度算法。这将具有以下研究意义：（1）解决现实企业的多作业集合调度问题，提高批处理机的利用效率和作业完成时间的准确度。（2）探索贪心策略和遗传算法在集成调度问题中的优化方式，为批处理机作业调度算法研究提供一种新的思路与方法。（3）为企业的作业调度和批处理机资源利用提供一种高效的解决方案，对企业降低成本、提高效率具有重要意义。综上所述，本文所研究的两阶段集成调度算法将在批处理机作业调度领域产生深远的研究和应用价值。