基于自适应t分布的改进粒子群实时任务调度算法

针对信息物理融合系统(CPS)中实时任务调度存在效率低和无法满足用户多种服务质量(QoS)需求的问题,提出一种基于自适应t分布的改进粒子群实时任务调度算法(t-PSO)。首先,该算法在传统粒子群算法(PSO)的基础上,引入了自适应t分布的变异机制,达到提高收敛速度和避免算法陷入局部最优的目的。其次,以任务完成时间、任务总成本和服务质量为衡量标准设置适应度函数来完成任务调度。最后,与粒子群算法、柯西变异粒子群算法(Cauchy-PSO)进行任务调度仿真对比实验。结果表明:相同的实验条件下,t-PSO算法具有更好的整体性能,在任务完成时间、任务总成本和服务质量上的表现都明显优于其他两种算法。