基于粒子群优化算法的异构多处理器任务调度

摘要：

为提高异构多处理器任务调度的执行效率,充分发挥多处理器并行性能,提出一种基于粒子群优化的异构多处理器任务调度算法-PSOASA算法.PSOASA算法以求得任务最短完成时间为目标,首先通过建立新的编码方式和粒子更新公式实现粒子搜索空间到离散空间的映射,使连续的粒子群优化算法适用于离散的异构多处理器任务调度问题,同时通过引入模拟退火算法,克服粒子群算法的“早熟”收敛现象,避免求得的解陷入局部最优.实验结果表明,PSOASA算法的执行效率优于目前广泛采用的遗传算法,有效地降低任务的执行时间,减少了迭代次数,适用于异构多处理器环境大规模任务调度.

关键词：异构多处理器、任务调度、PSO算法、模拟退火、遗传算法

所属期刊栏目：34

分类号：TP303(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61003036、60873138;黑龙江省教育厅科学技术研究基金项目12513048;黑龙江省自然科学基金项目F201124

在线出版日期：2013-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：627-631