本文選題：遺傳算法　切入點(diǎn)：任務(wù)調(diào)度　出處：《湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2016年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出了基于遺傳算法的面向動(dòng)態(tài)異構(gòu)多處理器的調(diào)度算法(Heterogeneous Scheduling Genetic Algorithm,HSGA),該算法利用連續(xù)的多個(gè)調(diào)度時(shí)間片完成遺傳算法的迭代計(jì)算,在保證計(jì)算效率的同時(shí)獲得較好的調(diào)度結(jié)果,從而為每個(gè)應(yīng)用選擇符合其計(jì)算特性的處理器內(nèi)核.仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文算法在4核、8核和16核的平臺(tái)上相比較于經(jīng)典的匈牙利算法ED2僅分別增加了0.4%,1.1%和1.3%,新的調(diào)度算法相比于匈牙利算法和Local調(diào)度算法具有更好的調(diào)度效果及更好的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性.
[Abstract]:A dynamic heterogeneous Scheduling Genetic algorithm based on genetic algorithm (GA) is proposed in this paper. In this algorithm, the iterative computation of genetic algorithm is accomplished by continuous multiple scheduling time slices, and the efficiency of the algorithm is guaranteed, and a better scheduling result is obtained at the same time. Thus, the processor kernel suitable for each application is selected according to its computing characteristics. The simulation results show that, Compared with the classical Hungarian algorithm ED2, the proposed algorithm increases only 0.4% and 1.3% respectively on the platform of 4-core 8-core and 16-core. Compared with the Hungarian algorithm and Local algorithm, the new scheduling algorithm has better scheduling effect and better dynamic adaptability.
【作者單位】： 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;湖南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61300037)~~
【分類號(hào)】：TP332;TP18

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本文編號(hào)：1596859