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《吉林大学学报(信息科学版)》 2007年03期
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基于粒子群优化的多处理器任务调度算法

陈养平  王来雄  黄士坦  
【摘要】:对于NP(Non-Polynomial)完全问题,现有的算法主要是启发式算法,性能还有待提高。基于粒子群优化智能算法,提出一种新的任务调度算法,目标是在满足任务之间优先关系的条件下,使所有任务整体完成时间最小。算法将粒子位置和任务高度作为任务的优先级,通过表调度技术生成有效的调度方案,并将调度方案对应的调度长度作为粒子的适应值。首先随机产生一群粒子,然后通过使用全局模型的粒子状态更新策略不断迭代,获得可以接受的任务调度方案。仿真实验结果表明,与遗传算法相比,调度长度提高14.7%,运行时间缩短近一半,特别适合于求解规模较大的多处理器任务调度问题。

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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【共引文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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7 刘兰霞;多目标粒子群优化算法研究[D];湖南科技大学;2010年
8 李宏;自适应粒子群优化算法及其在图像分割中的应用[D];大连理工大学;2006年
9 叶海燕;粒子群优化算法及其在股票市场预测优化问题中的应用[D];广州大学;2008年
10 肖高超;改进型粒子群优化算法及其在图像分割中的应用[D];广西师范大学;2008年
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