求解多处理器任务调度问题的改进差分进化算法

发布时间：2018-05-02 09:01

  本文选题：多处理器 + 任务调度　； 参考：《控制与决策》2016年02期

【摘要】：针对多处理器系统任务调度复杂问题,在自适应差分进化算法基础上增加惯性速度分项,提出一种称为惯性速度差分进化(IVDE)的改进算法,以避免陷入局部最优解.结合启发式任务列表,对算法的状态编码提出了处理器列表(PL)、部分偏序任务列表(PTL)和全部任务列表(CTL)等3种形式.通过求解随机生成的任务调度标准图和真实求解任务问题,进行了数值仿真验证,其中PTL-IVDE算法相比蚁群优化(ACO)算法、混合遗传算法(TLPLC-GA),能快速求得更好的任务调度方案.
[Abstract]:To solve the complex task scheduling problem of multiprocessor systems, an improved algorithm called Inertial Velocity differential Evolution (IVDED) is proposed to avoid falling into local optimal solution by adding an inertial velocity component on the basis of adaptive differential evolution algorithm. Combined with heuristic task list, three forms of state coding are proposed, such as processor list (PLL), partially ordered task list (PTL) and all task list (CTL). Numerical simulation is carried out by solving the standard graph of task scheduling generated by random and real task solving problem. Compared with ant colony optimization (ACO) algorithm and hybrid genetic algorithm (GGA), the PTL-IVDE algorithm can quickly obtain a better task scheduling scheme than the ant colony optimization (ACO) algorithm.
【作者单位】： 江西理工大学软件学院;
【基金】：江西省自然科学基金项目(20132BAB201044) 江西省高等学校科技落地计划项目(KJLD12071)
【分类号】：TP332

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本文编号：1833254