具有多處理機任務要求的多步調(diào)度問題在網(wǎng)絡并行計算系統(tǒng)中十分普遍。這樣的問題可以使用"具有多處理機任務約束的混合作業(yè)車間調(diào)度"（Hybrid Job-shop Scheduling with Multiprocessor Tasks,HJSMT）模型來表示,并使用"混合粒子群的優(yōu)化算法"（Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO）求解。改進的算法在HPSO算法的基礎上進行改進:原HPSO算法在求一個任務的最早開始時間時使用窮舉法,每次從時間0開始向后,逐個單位時間嘗試;改進后的算法運用動態(tài)規(guī)劃法求解。實驗結(jié)果表明,相比原始算法的改進算法,運行速度有明顯的提升,原算法進行一次迭代的時間,新算法已經(jīng)完成了一次實驗（一次實驗包含多次迭代）,在保證HJSMT問題有效解決的同時提升了算法的時間效率。 

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【文章目錄】：
1 引言
2 問題描述
3 改進的求解HJSMT的混合粒子群優(yōu)化算法
    3.1 混合粒子群優(yōu)化算法HPSO
    3.2 粒子編碼和解碼策略
4 解碼策略的改進
    4.1 算法改進思想
    4.2 算法改進步驟
    4.3 實驗結(jié)果
5 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]網(wǎng)絡并行計算中多處理機任務調(diào)度問題研究[J]. 王蒙,樊坤,翟亞飛,李心寧.  計算機工程與應用. 2017(10)
[2]任意處理時間的多處理機任務調(diào)度近似算法[J]. 黃金貴.  計算機工程與應用. 2008(33)
[3]網(wǎng)絡并行計算系統(tǒng)中基于多處理機任務的資源調(diào)度模型[J]. 黃金貴,陳松喬,陳建二.  計算機工程與應用. 2003(29)



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