基于自適應(yīng)混沌的多核任務(wù)調(diào)度算法研究.pdf

1、隨著高性能處理器的不斷發(fā)展，異構(gòu)多核處理器逐漸成為了現(xiàn)代處理器發(fā)展的方向。異構(gòu)多核處理器具有效率高、成本低等特點(diǎn)，深受人們喜愛，也成為了當(dāng)前的熱門的處理器系統(tǒng)。多核處理器必須通過合適的任務(wù)調(diào)度策略才能充分發(fā)揮自身的高性能優(yōu)勢。異構(gòu)多核處理器系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度問題是NP完全問題，有很多智能算法在解決此類問題上已經(jīng)得到了應(yīng)用，但是依舊存在任務(wù)調(diào)度效率低、任務(wù)調(diào)度不合理等問題。為進(jìn)一步提高多核處理器的系統(tǒng)性能，有必要進(jìn)行新的任務(wù)調(diào)度策略研究。

2、>　　本文在分析研究現(xiàn)有任務(wù)調(diào)度基本原理及策略的基礎(chǔ)上，提出了解決多核任務(wù)調(diào)度問題的DAG圖和任務(wù)模型。本文在介紹遺傳算法、蟻群算法和混沌理論的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于遺傳和蟻群的多核任務(wù)調(diào)度算法，仿真結(jié)果表明遺傳算法后期收斂效果差，而蟻群算法前期收斂很慢，兩個(gè)算法都比較容易過早收斂，陷入局部最優(yōu)解。為了提高算法性能，論文將遺傳與蟻群算法的優(yōu)勢相結(jié)合，并引入混沌優(yōu)化策略，提出自適應(yīng)混沌的多核任務(wù)調(diào)度算法。算法開始利用混沌理論的隨機(jī)性和遍歷

3、性，初始化種群，擴(kuò)大前期解的搜索范圍。然后利用遺傳操作保留每代的最優(yōu)解，同時(shí)將每代的最差解進(jìn)行混沌優(yōu)化，生成新的可行解。在遺傳操作收斂速率逐漸變慢時(shí)，引入蟻群操作的正反饋思想，利用之前搜索的有效信息來指導(dǎo)本代搜索，同時(shí)對本代搜索的最優(yōu)解進(jìn)行混沌優(yōu)化，增加解的多樣性，提高全局搜索能力，防止算法過早收斂。最后，本文給出了整個(gè)算法的任務(wù)調(diào)度流程，并用C++語言實(shí)現(xiàn)了該算法的任務(wù)調(diào)度。
　　為驗(yàn)證提出任務(wù)調(diào)度策略的可行性和高效性，本文使用