本文選題：可分任務調度 + 遺傳算法　； 參考：《電子科技大學學報》2017年01期

【摘要】：隨著科學應用逐漸趨于數(shù)據(jù)密集型計算,為并行與分布式系統(tǒng)尋求高效的任務調度策略成了研究的熱點問題。已有的可分任務調度模型均假設所有處理機都能100%的完成子任務的計算,即處理機在完成任務計算之前一直保持在線狀態(tài)。實際上,并行與分布式系統(tǒng)中不同處理機的在線時間可能不同。若忽略處理機的在線時間,為其分配的任務量過大,則任務的完成時間可能超出處理機的下線時間,從而造成任務的計算無法按時完成。因此,為處理機分配任務時應充分考慮處理機下線時間的限制。為解決上述問題,該文提出了一種新的考慮處理機下線時間的可分任務調度優(yōu)化模型,并設計了全局優(yōu)化遺傳算法求解該模型。最后,通過仿真實驗結果驗證了模型和算法的有效性。
[Abstract]:With the increasing trend of scientific applications to data-intensive computing, finding efficient task scheduling strategies for parallel and distributed systems has become a hot issue. The existing divisible task scheduling models assume that all processors can complete 100% of the calculation of subtasks, that is, the processor remains online until the task calculation is completed. In fact, different processors in parallel and distributed systems may have different online times. If the online time of the processor is ignored and the amount of tasks assigned to the processor is too large, the completion time of the task may exceed the off-line time of the processor, thus the calculation of the task cannot be completed on time. Therefore, when assigning tasks to the processor, the limitation of the downline time of the processor should be fully taken into account. In order to solve the above problems, this paper presents a new scheduling optimization model for divisible tasks considering the downtime of the processor, and designs a global optimization genetic algorithm to solve the model. Finally, the effectiveness of the model and the algorithm is verified by the simulation results.
【作者單位】： 西安電子科技大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金(61402350,61472297,61572391) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(JB150307)
【分類號】：TP18

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