面向總體運(yùn)行時(shí)間與能耗的多目標(biāo)工作流調(diào)度算法研究.pdf

1、在傳統(tǒng)的多處理器調(diào)度系統(tǒng)當(dāng)中，應(yīng)用程序所追求的主要目標(biāo)是該應(yīng)用程序的完成時(shí)間盡可能的少。然而近些年來(lái)，應(yīng)用程序在執(zhí)行過(guò)程中所消耗的能量越來(lái)越引起人們的廣泛關(guān)注。因此，在現(xiàn)代多處理器調(diào)度系統(tǒng)當(dāng)中，以應(yīng)用程序的完成時(shí)間和能量消耗為目標(biāo)多目標(biāo)工作流調(diào)度問(wèn)題就成為調(diào)度領(lǐng)域的熱點(diǎn)前沿問(wèn)題。動(dòng)態(tài)電壓縮放技術(shù)(Dynamic Voltage Scaling, DVS)作為人們研究調(diào)度算法的有效技術(shù)之一，更是受到人們?cè)絹?lái)越多的關(guān)注。DVS技術(shù)支持動(dòng)態(tài)調(diào)

2、節(jié)處理器的電壓等級(jí)值，這就為在應(yīng)用程序的完成時(shí)間和能量消耗之間取得較好的平衡提供了技術(shù)支持。因此，本課題研究的主要問(wèn)題:如何將具有子任務(wù)間數(shù)據(jù)依賴(lài)關(guān)系限制的工作流映射到數(shù)量有限的異構(gòu)的具有DVS技術(shù)的處理器上，同時(shí)以該工作流的運(yùn)行時(shí)間和能量消耗盡可能的少為目標(biāo)。本課題的研究成果主要有以下兩個(gè)方面:
　　1、針對(duì)具有實(shí)時(shí)性要求的多處理器調(diào)度系統(tǒng)，本文提出一種全新的基于啟發(fā)式的多目標(biāo)工作流調(diào)度算法(enhanced energy co

3、nscious heuristic，EECS)。該算法不僅具有較好的調(diào)度效果（較少的完成時(shí)間和能量消耗），而且具有較快的調(diào)度時(shí)間。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)表明，EECS算法在滿足用戶的實(shí)時(shí)性要求的前提下，比現(xiàn)有算法具有更優(yōu)的運(yùn)行時(shí)間和能量消耗。
　　2、由于粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)本身的簡(jiǎn)單性和較低的計(jì)算復(fù)雜性，PSO算法被廣泛的應(yīng)用于解決各種組合優(yōu)化問(wèn)題。因此，本課題嘗試著用PSO算法解決