基于通信开销的多类型DAG任务调度方法

随着异构多核处理器的性能不断增强,具有关联关系任务的调度问题和调度算法成为研究者们关注的焦点。针对异构多核平台上的有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）任务模型进行了调度分析。由于异构环境中计算资源类型丰富数量多,实际调度过程中处在不同核上的任务之间的通信开销是存在的。而当前大多数调度算法要么忽略不同核上的任务之间的通信开销,要么优先级判定和选择处理器核执行时不能全面考虑核间任务的通信开销,造成资源浪费,增加了系统调度任务的整体长度。因此,针对具有通信开销的DAG任务模型,讨论了任务间的通信开销对任务调度算法的影响,提出了复合节点生成算法（Composite Node Generation Algorithm, CNGA）任务调度算法。该算法根据任务间通信开销大小进行预处理分配生成复合节点,重构DAG图将任务节点的上行秩和通信占比作为参数决定任务节点的优先级。实验结果与HEFT和CPOP算法比较,在任务通信开销和任务执行开销之比（Communication to Computation Ratio, CCR）一定的情况下响应时间比原有的HEFT和CPOP提...     

基于粒子群优化算法的多无人机多目标航迹路径规划

针对多无人机多目标航迹路径规划中容易陷入局部最优,机间碰撞以及时效低等问题.提出一种多无人机多目标下改进的粒子群算法（Multi UAV Multi-Objective Improved Particle Swarm Optimization, MUMOIPSO）.该方法将改进的粒子群算法与Dubins算法相结合.首先,通过目标置换以及粒子交叉等方法对粒子群算法中速度和位置更新方式进行改进;通过将自身速度引起位置变化的目标进行置换操作,将个体极值和全局极值影响自身位置变化的粒子进行交叉操作,使改进的粒子群算法适合多无人机多目标航迹路径规划.其次,应用反正切函数改进惯性因子,线性递减函数改进非负的加速度系数,在前期提高无人机全局搜索能力,在后期提高无人机局部搜索能力避免陷入局部最优.最后,采用Dubins算法结合Intersection Type方法规划出一条无碰撞的平滑路径.仿真结果表明,所提出的算法在保证良好稳定性的前提下,其搜索效果与路径规划方式更优,较对比其他算法在适应度函数和总航程方面分别提高16.3%和10.2%.