云环境下的一种并行任务划分方法研究
子群算法比经典粒子群算法寻优能力更强，求出的最优解更精确。4 结束语本文结合地震资料数据处理，研究了云环境下的任务划分问题，对于可分任务，对其分解策略要视环境而定。根据资源的负载能力进行合理的划分，如果粒度的太细，网速传输、任务启动等消耗太大；而如果粒度太大，又不能充分地利用现有的计算资源。因此结合地震资料任务粗粒度、松耦合的并行化特点，提出了一种改进的粒子群优化算法进行任务优化划分。实验结果表明，改进后的算法收敛速度更快，达到了提高整体任务执行效率的目的。下一步的研究是如何实现更为复杂的数据处理与调度工作。参考文献：[1] 郝水侠，曾国荪，谭一鸣等.一种基于DAG图的异构可重构任务划分方法[J].同济大学学报（自然科学版），2011.39（11）：1693-1698[2] 赵长海，晏海华，王宏琳，史晓华，王雷.面向地震数据处理的并行与分布式编程框架[J].石油地球物理勘探，2010.12（1）：146-155[3] 李建江，舒继武，王有新，王鼎兴，郑纬民.一种基于共
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