基于粒子群優(yōu)化算法的多核多線程系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度研究.pdf

1、多核多線程系統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度是當前高性能處理器研究的熱點之一。近年來，針對當前多核處理器任務(wù)調(diào)度問題，出現(xiàn)了許多的研究方案。旨在減少通信開銷、縮短任務(wù)調(diào)度長度、提高處理器性能。多數(shù)任務(wù)調(diào)度問題已被證明是NP完全問題，各種調(diào)度算法都是在特定的限制條件下得到次優(yōu)解。任務(wù)調(diào)度是從兩個方向解決任務(wù)的資源分配的方法過程，兩個方向分別是時間及空間，一個優(yōu)秀的任務(wù)調(diào)度算法能較大程度提高多核多線程系統(tǒng)的綜合性能。
　　目前人們普遍認為最具有發(fā)展前景的

2、任務(wù)調(diào)度技術(shù)是啟發(fā)式調(diào)度，比如遺傳算法、粒子群算法，希望能在智能算法中找到解決此類問題的方法。遺傳算法在任務(wù)調(diào)度上模型的應(yīng)用偏于相對復(fù)雜、容易過早收斂，而粒子群優(yōu)化算法對次優(yōu)解的收斂速度通常要快于遺傳算法。
　　基于上述背景，本文針對多核多線程系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度進行編碼，提出一種基于粒子群優(yōu)化算法的多核多線程系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度算法。建立多核多線程系統(tǒng)模型，原始的粒子位置更新方式、適應(yīng)度函數(shù)以及部分參數(shù)都已經(jīng)無法適用該模型，因此，對粒子群算法進