一种有到达时问的多处理器混合流水车间调度的遗传算法

有到达时间的多处理器混合流水车间调度问题在实时机器视觉系统等领域有广泛的应用.这一问题是NP-困难的.鉴于以上原因,给出一种遗传算法.对不同的交叉算子和变异算子以及涉及的参数的不同取值进行试验,并对试验的结果进行分析和讨论,从而给出最好的参数组合.     

自适应遗传算法在流水车间优化调度中的应用

针对流水车间的优化调度问题,本文设计一种自适应遗传算法,可以根据个体的特征值自动调整其交叉概率和变异概率,并用两个经典算例对其有效性进行验证。仿真实验表明,该算法具有较好的全局搜索能力和较快的收敛速度,具有一定的工程应用价值。     

容错多处理机中一种高效的实时调度算法

针对基于主副版本容错的多处理机中独立的、抢占性的硬实时任务,提出了一种高效的调度算法——TPFTRM(task partition based fault tolerant rate-monotonic)算法.该算法将单机实时RM 算法扩展到容错多处理机上,并且调度过程中从不使用主动执行的任务副版本,而仅使用被动执行和主副重叠方式执行的任务副版本,从而最大限度地利用副版本重叠和分离技术提高了算法调度性能.此外,TPFTRM 根据任务负载不同将任务集合划分成两个不相交的子集进行分配;还根据处理机调度的任务版本不同,将处理机集合划分成3 个不相交的子集进行调度,从而使TPFTRM 调度算法便于理解、实现以及减少了调度所需要的运行时间.模拟实验对各种具有不同周期和任务负载的任务集合进行了调度测试.实验结果表明,TPFTRM与目前所知同类算法相比,在调度相同参数的任务集合时不仅明显减少了调度所需要的处理机数目,还减少了调度所需要的运行时间,从而证实了TPFTRM 算法的高效性.     

多目标粒子群算法求解混合多处理机任务作业车间调度问题研究

混合多处理任务作业车间调度(Hybrid Job-shop Scheduling with Multiprocessor Task,HJSMT)是作业车间调度和多处理机任务调度的混合调度问题,即每个工件由多个工序组成且每个工序都需要一组机器同时进行加工.目前对HJSMT研究较少且集中于单目标问题,因此针对多目标HJSM...     

多处理机容错系统中实时任务的轮转式调度算法

基于多处理机实时系统的“主从备份技术”,文章提出一种采用轮转式调度策略实现容错调度的算法。模拟结果表明,该算法可达到较均衡的任务分布,提高了CPU利用率。     

基于遗传算法的一类带缓冲区的混合生产调度

提出带缓冲区的混合生产的一种调度模型,将离散生产所需的半成品原料的生产分解为连续生产各生产线的分段式生产任务,并给出快速调度方法,再利用遗传算法和分派规则求解离散生产调度问题,仿真算例表明了该方法的有效性。     

非同起点加工的多机调度合成算法

针对调度h个独立任务到初始时刻并非都空闲的m台机器上加工，使得机器最长加工时间（makespan）最短的问题，改进MLPT算法以减少运行时间，改进MULTIFIT算法以减少迭代次数，提出以改进的MLPT算法结果为改进的MULTIFIT算法的初始上界的合成算法－CMM，从理论上对MLPT，MULTIFIT和CMM算法的时间复杂度和调度结果进行了分析和比较，实验结果表明：改进的MULTIFIT经MULTIFIT的平均迭代次数少；CMM在平均迭代次数方面甚至比改进的MULTIFIT还少得多且调度结果不次于MULTIFIT和MLPT的优者。     

多处理器系统任务规划问题的一种改进遗传算法

在多处理器系统中,寻求一个有效的并行任务设计安排使得整个执行时间达到最小是至关重要的环节。分割式遗传算法(PGA)用来解决任务规划问题可以大大缩短规划时间,但规划结果不甚理想。将分开逐个处理的思想与单、多点交叉概率分配、自适应变异概率设计相结合,提出一种改进的分割式遗传算法。实验表明,改进的PGA算法,在进一步缩短规划时间的基础上,提高了算法收敛速度和效率,能够得到期望的更好的规划结果。     

基于多处理机的混合实时任务容错调度

提出了一种混合实时任务容错调度算法．该算法采用Rate Monotonic(RM)算法完成周期任务的静态调度；采用预订处理机时间方法和Earlier Deadline First(EDF)算法动态调度非周期任务；采用主／副版本备份技术确保系统的容错能力．通过充分利用周期任务的剩余处理机时间调度非周期任务和主动备份与被动备份相结合的方法有效地减少了处理机数．仿真结果证明了算法的有效性．     

PLUFS: 一种开销敏感的周期任务在线多处理器节能实时调度算法

现有周期任务多处理器节能调度算法虽然在考虑处理器实际开销情况下可以实现较好的节能效果,但仍不能保证最优可调度性.针对嵌入式实时系统中不可忽视的状态切换开销,提出一种开销敏感的周期任务在线多处理器节能实时调度算法PLUFS.该算法通过TL面流调度模型与处理器实际切换开销模型相结合,在每个TL面的初始时刻、任务结束执行时刻实现节能调度,在不违反周期任务集最优可调度性的前提下,达到实时约束与能耗节余的合理折中.经过理论证明和模拟实验,结果表明：PLUFS算法不仅保证了周期任务集的最优可调度性,而且节能效果整体优于现有算法,能耗节余比现有算法提高约10%～20%.