本文選題：異構多核處理器 + 任務調(diào)度��； 參考：《計算機應用研究》2015年12期

【摘要】：針對異構多核環(huán)境下的任務調(diào)度問題,為充分發(fā)揮異構多核平臺優(yōu)勢,提出一種基于改進的混洗蛙跳算法的異構多核處理器任務調(diào)度算法——ISFLA算法。ISFLA算法通過建立合適的個體編碼方案和位置更新方法實現(xiàn)個體搜索空間到離散空間的映射,通過調(diào)整子群更新方法規(guī)避在離散空間下標準算法中子群更新易于停滯在最差值的情況,使得標準SFLA算法可以應用于異構多核環(huán)境下的任務調(diào)度問題。同時算法引入了遺傳算法的交叉操作,通過將全局較優(yōu)解群體的信息擴散到種群,增加了算法跳出局部極優(yōu)值的能力,優(yōu)化了算法的全局搜索能力。最后通過實驗證明,對比常見的遺傳算法,ISFLA算法具有更好的求解能力,可以提供更少執(zhí)行時間的任務調(diào)度方案,具有較好的應用價值。
[Abstract]:Aiming at the task scheduling problem in heterogeneous multi-core environment, in order to give full play to the advantages of heterogeneous multi-core platform, A task scheduling algorithm for heterogeneous multi-core processors based on improved shuffling leapfrog algorithm (ISFLA) is proposed. ISFLA algorithm can map individual search space to discrete space by establishing appropriate individual coding scheme and location updating method. By adjusting the subgroup updating method to avoid the problem that the subgroup update is easy to stagnate at the worst value in the discrete space, the standard SFLA algorithm can be applied to the task scheduling problem in heterogeneous multi-core environment. At the same time, the crossover operation of genetic algorithm is introduced. By diffusing the information of the global optimal solution to the population, the ability of the algorithm to jump out of the local optimal value is increased, and the global search ability of the algorithm is optimized. Finally, it is proved by experiments that compared with the common genetic algorithm (GA), the ISFLA algorithm has better solving ability and can provide a task scheduling scheme with less execution time, and has better application value.
【作者單位】： 桂林理工大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61063001,61262075) 廣西高校重大科研項目(201201ZD012) 廣西信息科學實驗中心經(jīng)費資助項目(20130206)
【分類號】：TP332;TP18

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