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基于混合遗传算法的并行多处理器系统的任务调度
引用本文:钟一文,杨建刚. 基于混合遗传算法的并行多处理器系统的任务调度[J]. 复旦学报(自然科学版), 2004, 43(5): 918-922
作者姓名:钟一文  杨建刚
作者单位:福建农林大学,计算机与信息学院,福州,353001;浙江大学,计算机科学与技术学院,杭州,310027;浙江大学,计算机科学与技术学院,杭州,310027
基金项目:Project of Education Office of Fujian Province,,
摘    要:针对并行多处理器系统的任务调度问题,提出一个新的混合遗传算法(HGA).HGA使用拓扑排序表的交叉来保证下代的合法性和搜索空间的全局性,为了提高HGA的收敛速度,根据拉马克进化理论,在交叉算子中使用贪婪策略来提高个体的适应值,模拟结果显示HGA的调度结果和算法的时间复杂性都是令人满意的.

关 键 词:任务调度  混合遗传算法  贪婪策略  并行多处理器系统  拓扑排序

A Hybrid Genetic Algorithm for Tasks Scheduling in Parallel Multiprocessor Systems
Abstract. A Hybrid Genetic Algorithm for Tasks Scheduling in Parallel Multiprocessor Systems[J]. Journal of Fudan University(Natural Science), 2004, 43(5): 918-922
Authors:Abstract
Abstract:It presents a new hybrid genetic algorithm (HGA) to solve the tasks scheduling problem in parallel multiprocessor systems. It uses the crossover of topological sort list to guarantee that each offspring is a feasible solution and the search space is a global one. In order to improve the convergence of GA, it uses greedy strategy to improve the fitness of one chromosome in the population in crossover operator, based on Lamarckian theory in the evolution. The simulation results show that the HGA produces encouraging results in terms of quality of solution and time complexity.
Keywords:task scheduling  hybrid genetic algorithm  greedy strategy  parallel multiprocessor systems  topological sort
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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