分层混合局部搜索策略异构多核系统调度

发布时间：2018-04-05 01:17

本文选题：遗传算法　切入点：分层优化策略　出处：《运筹与管理》2017年08期

【摘要】：针对遗传算法解决异构多核系统的任务调度问题容易产生早熟现象及其局部寻优能力较差的缺点,将局部搜索算法与遗传算法相结合,创新性地提出一种求解异构多核系统的任务调度问题的分层混合局部搜索遗传算法。该算法提出一种新的分层优化策略以产生初始种群,在变异操作中,对部分个体设计3-opt优化变异,对种群中的优秀个体用改进的Lin-Kernighan算法进行优化。仿真实验结果表明,分层混合局部搜索遗传算法求解异构多核系统的任务调度问题时可以高效获得高质量的解。
[Abstract]:In order to solve the problem of task scheduling in heterogeneous multi-core systems by genetic algorithm (GA), it is easy to produce premature phenomenon and the ability of local optimization is poor, so the local search algorithm is combined with genetic algorithm (GA).A hierarchical hybrid local search genetic algorithm is proposed to solve the task scheduling problem of heterogeneous multi-core systems.In this algorithm, a new hierarchical optimization strategy is proposed to generate the initial population. In the mutation operation, some individuals are designed to optimize the 3-opt mutation, and the improved Lin-Kernighan algorithm is used to optimize the excellent individuals in the population.Simulation results show that the hierarchical hybrid local search genetic algorithm can efficiently obtain high quality solutions to the task scheduling problem of heterogeneous multi-core systems.
【作者单位】：安徽新华学院信息工程学院;巢湖学院计算机与信息工程学院;
【基金】：安徽省高校自然科学重点研究项目,指纹IRLRD特征加密技术在手机支付中的研究与应用(KJ2015A309) 国家级大学生创新训练计划项目(基于二维码的图书管理系统的设计与实现(201512216007);国家级大学生创新训练计划项目(指纹IRLRD特征加密的移动支付系统(201512216008)
【分类号】：TP18

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