【摘 要】
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任务调度问题是一个NP完全问题,基于启发式的方法通常被用来求解次优解,其性能在很大程度上依赖启发的成效,在复杂问题时可能会产生不理想的结果.鉴于此,根据染色体双螺旋结
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61133005);国家自然科学基金项目(61370095,90715029,61070057,60603053,61103047);国家科技支撑计划基金项目(2012BAH09B02);湖南省杰出青年基金项目(12JJ1011);湖南省科技厅计划项目(2013GK3082);湖南省自然科学基金项目(13JJ3047)
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任务调度问题是一个NP完全问题,基于启发式的方法通常被用来求解次优解,其性能在很大程度上依赖启发的成效,在复杂问题时可能会产生不理想的结果.鉴于此,根据染色体双螺旋结构模型,提出了一种异构计算系统中依赖任务调度的双螺旋结构遗传算法.算法将遗传算法和启发式方法有机地结合,首先针对任务图的数据依赖关系,采用启发式方法,控制遗传算法的交叉与变异操作合理改变一个染色体主链结构,以产生较佳的任务调度优先队列;然后模仿碱基互补配对方法,利用启发式异构环境下最早完成时间算法,实现从一个染色体主链(任务集)到另一个染色体主链(异构处理机集)的映射,以提高算法的有效性和收敛速度.随机任务图和真实问题任务图的仿真实验表明,所提出的算法在调度性能上明显优于启发式算法,最大完成时间平均减少10.1%.
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