为了提高异构多核处理器平台的计算性能,从任务调度的角度出发,提出了一种使用黄金正弦和莱维飞行机制改进的麻雀搜索算法(Fusion of Golden Sinusoidal and Levy Flight in Sparrow Search Algorithm,GSLF-SSA)来优化异构多核处理器的...为了提高异构多核处理器平台的计算性能,从任务调度的角度出发,提出了一种使用黄金正弦和莱维飞行机制改进的麻雀搜索算法(Fusion of Golden Sinusoidal and Levy Flight in Sparrow Search Algorithm,GSLF-SSA)来优化异构多核处理器的任务调度。通过对异构任务调度的分析,将异构任务建模为DAG(Directed Acyclic Graph)任务模型,通过对其优先级进行随机编码分配,实现了GSLF-SSA算法求解域从连续到离散的映射,使该算法更能适用于异构多核任务调度之中。将DAG任务的最优调度长度作为算法的适应度值进行迭代寻优,通过与目前应用广泛的麻雀搜索算法(SSA)、混合式任务调度算法(IHSSA)、人工蜂群算法(ABC)等多种启发式算法在异构任务调度环境下的实验对比表明,GSLF-SSA能获得更优的调度长度与更短的调度执行时间。展开更多
针对由周期任务和零星任务形成的实时混合任务集进行合理调度问题,文中提出了一种基于零松弛度边界公平(Boundary Fair until Zero Laxity,BFZL)的实时混合任务算法。该算法在改进边界公平(Improved Boundary Fair,I-BF)实时混合任务算...针对由周期任务和零星任务形成的实时混合任务集进行合理调度问题,文中提出了一种基于零松弛度边界公平(Boundary Fair until Zero Laxity,BFZL)的实时混合任务算法。该算法在改进边界公平(Improved Boundary Fair,I-BF)实时混合任务算法基础上,通过引入最小松弛度优先(Least Laxity First,LLF)算法中的松弛度参数来改进判定任务的优先级,并提出基于松弛度与启发式策略相结合的启发式算法改进任务的分配策略。实验结果表明,BFZL算法能够满足系统实时性,并达到了算法优化目的。通过数据对比分析可知,该算法相比于原始算法,零星任务的平均响应时间降低了约26%,上下文切换减少了约28%,迁移减少了约50%。该算法在调度开销方面也具有一定优势。展开更多
文摘为了提高异构多核处理器平台的计算性能,从任务调度的角度出发,提出了一种使用黄金正弦和莱维飞行机制改进的麻雀搜索算法(Fusion of Golden Sinusoidal and Levy Flight in Sparrow Search Algorithm,GSLF-SSA)来优化异构多核处理器的任务调度。通过对异构任务调度的分析,将异构任务建模为DAG(Directed Acyclic Graph)任务模型,通过对其优先级进行随机编码分配,实现了GSLF-SSA算法求解域从连续到离散的映射,使该算法更能适用于异构多核任务调度之中。将DAG任务的最优调度长度作为算法的适应度值进行迭代寻优,通过与目前应用广泛的麻雀搜索算法(SSA)、混合式任务调度算法(IHSSA)、人工蜂群算法(ABC)等多种启发式算法在异构任务调度环境下的实验对比表明,GSLF-SSA能获得更优的调度长度与更短的调度执行时间。
文摘针对由周期任务和零星任务形成的实时混合任务集进行合理调度问题,文中提出了一种基于零松弛度边界公平(Boundary Fair until Zero Laxity,BFZL)的实时混合任务算法。该算法在改进边界公平(Improved Boundary Fair,I-BF)实时混合任务算法基础上,通过引入最小松弛度优先(Least Laxity First,LLF)算法中的松弛度参数来改进判定任务的优先级,并提出基于松弛度与启发式策略相结合的启发式算法改进任务的分配策略。实验结果表明,BFZL算法能够满足系统实时性,并达到了算法优化目的。通过数据对比分析可知,该算法相比于原始算法,零星任务的平均响应时间降低了约26%,上下文切换减少了约28%,迁移减少了约50%。该算法在调度开销方面也具有一定优势。