基于粒子群优化算法的异构多处理器任务调度

为提高异构多处理器任务调度的执行效率,充分发挥多处理器并行性能,提出一种基于粒子群优化的异构多处理器任务调度算法-PSOASA算法.PSOASA算法以求得任务最短完成时间为目标,首先通过建立新的编码方式和粒子更新公式实现粒子搜索空间到离散空间的映射,使连续的粒子群优化算法适用于离散的异构多处理器任务调度问题,同时通过引入模拟退火算法,克服粒子群算法的“早熟”收敛现象,避免求得的解陷入局部最优.实验结果表明,PSOASA算法的执行效率优于目前广泛采用的遗传算法,有效地降低任务的执行时间,减少了迭代次数,适用于异构多处理器环境大规模任务调度.     

基于粒子群优化的异构多处理器任务调度算法

为提高异构多处理器任务调度的执行效率,充分发挥多处理器并行性能,提出一种基于粒子群优化的异构多处理器任务调度算法——FPSOTTS算法。该算法以求得任务最短完成时间为目标,首先通过建立新的编码方式和粒子更新公式实现粒子搜索空间到离散空间的映射,使连续的粒子群优化算法适用于离散的异构多处理器任务调度问题;同时通过引入禁忌算法进行局部搜索,克服粒子群算法的早熟收敛现象,避免陷入局部最优。实验结果表明,FPSOTTS算法的执行效率优于Min-min算法和遗传算法,有效地降低任务的执行时间。FP-SOTTS算法很好地解决了异构多处理器任务调度问题,并且适合于大规模并行任务调度。     

基于布谷鸟搜索的多处理器任务调度算法

多处理器系统在高性能计算中扮演着重要角色.为提高系统的并行性能,基于布谷鸟搜索算法,提出一种新的多处理器任务调度算法.该算法以全部任务的最晚完成时间最小为目标,利用基于任务优先权的编码方式使连续的布谷鸟搜索算法适用于离散的多处理器任务调度问题.实验结果表明,所提算法不仅求解质量高,而且求解速度最快,与目前广泛采用的遗传算法和粒子群算法相比其执行时间缩短超过60％.     

网格计算中任务调度算法的仿真研究

研究网格计算中任务调度优化问题,由于网格环境具有动态性、异构性等特点,对高效调试资源效率有影响,导致传统网格任务调度算法收敛速度慢、局部最优等缺陷,使网格任务调度效率低.为了提高网格任务调度效率,提出一种基于粒子群算法的任务调度模型.模型根据任务调度原理和粒子群算法特点,建立了网格任务调度的元任务模型和性能指标的数学模型,然后采用粒子群算法对该模型进行求解,提高资源利用率和任务执行效率.仿真结果表明,根据粒子群算法的任务调度策略,提高了任务调度的速度和效率,很好的解决网格任务调度中存在的难题.     

基于麻雀搜索算法的异构多核处理器任务调度

为满足应用程序的多样性需求,提高异构多核环境下的任务调度效率,基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA),提出一种新的异构多核处理器任务调度算法。该问题是以执行任务完成的时间最短为目标,并使用SSA对其优化。根据任务优先权规则,设计任务分配编码方案,将麻雀搜索空间映射到离散空间,使麻雀搜索算法更能适用于离散的异构多核任务调度问题研究上。实验表明,SSA寻优能力强、收敛速度快、性能好。与目前应用广泛的GA和IPSO相比较,其执行时间分别缩短21.48%和17.52%。在异构多核处理器任务调度领域中具有良好的研究意义,应用前景十分广泛。     

基于异构CMP的改进蚁群优化任务调度策略

为提高异构CMP任务调度执行效率,充分发挥异构CMP的异构性和并行能力,提出一种基于异构CMP的改进蚁群优化任务调度算法--IACOTS。IACOTS算法首先建立任务调度模型、路径选择规则和信息素更新规则,使蚁群算法能够适用于异构CMP任务调度问题。同时通过采用动态信息素更新、相遇并行搜索策略和引入遗传算法中的变异因子对基本的蚁群算法进行优化,克服蚁群算法搜索时间过长和“早熟”现象。通过仿真实验获得的结果表明,IACOTS算法执行效率优于现有的遗传算法,完成相同的任务需要的迭代次数最少,能有效降低程序执行时间,适用于异构CMP等大规模并行环境的任务调度。     

云工作流系统中能耗感知的任务调度算法*

云工作流系统研究集中在工作流任务执行的时间效率优化,然而时间最优的任务调度方案可能存在不同能耗,因此,文中求解满足时间约束时能耗最优的调度方案。首先改进任务执行能耗模型,设计适用于评价任务调度方案执行能耗的适应度计算方法。然后基于精准调整粒子速度的自适应权重,提出解决任务调度能耗优化问题的自适应粒子群算法。实验表明,文中算法收敛稳定,调度方案执行能耗较低。     

基于离散粒子群算法的工作流任务调度研究

工作流系统可以实现企业的业务过程的自动化,好的调度算法可以提高整个工作流系统的执行效率.对工作流任务调度的研究具有重要的意义.离散粒子群优化算法是一种收敛速度快、调整参数少、易实现及理解的优化算法.结合工作流特点,通过置换因子的概念,将离散粒子群算法与工作流任务调度相结合,给出了基于离散粒子群算法的工作流任务调度的定义.并结合保险理赔处理进行实验,得到了良好的效果,验证了应用的有效性和可行性.     

云计算环境下基于微粒群的虚拟机任务调度算法

为提高云计算环境中虚拟机任务调度的执行效率和充分发挥云计算技术优势,提出一种基于微粒群的虚拟机任务调度算法——PSOTS算法;PSOTS算法以完成任务最短时间为目标,首先通过设计一种新型的编码方式使得连续的微粒群算法适用于离散的虚拟机任务调度问题;然后引入禁忌搜索算法增强种群的多样性以避免微粒因早熟而陷于局部最优的问题;实验证明,在50~500个任务的情况下,PSOTS算法调度效率优于Min-min算法和遗传算法(GA),有效缩短任务执行时间和解决云环境下虚拟机任务调度问题。     

基于 DPSO 的云工作流任务自适应调度策略

云工作流系统中的任务调度问题属于典型的NP难题,同时由于计算资源异构性、复杂性及用户需求的动态性可能导致系统过载。为了解决或避免此类问题的发生,本文提出一种带动态反馈机制的任务自适应分配方法,并结合离散粒子群优化算法（ Discrete Particle Swarm Optimization ,DPSO）,利用任务预测执行时间模型来优化任务分配方案。仿真实验表明该方法可保证系统负载平衡,当任务数大于150时能够使任务调度时间最短。