原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
在多处理器系统中,寻求一个有效的并行任务设计安排使得整个执行时间达到最小是至关重要的环节.分割式遗传算法(PGA)用来解决任务规划问题可以大大缩短规划时间,但规划结果不甚理想.将分开逐个处理的思想与单、多点交叉概率分配、自适应变异概率设计相结合,提出一种改进的分割式遗传算法.实验表明,改进的PGA算法,在进一步缩短规划时间的基础上,提高了算法收敛速度和效率,能够得到期望的更好的规划结果.
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多处理器
最优任务分配
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文献信息
篇名 多处理器系统任务规划问题的一种改进遗传算法
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 多处理器系统 分割式遗传算法 自适应变异概率
年,卷(期) 2005,(5) 所属期刊栏目 设计与应用
研究方向 页码范围 488-490
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1671-4598.2005.05.032
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 薛惠锋 西北工业大学自动化学院 309 3851 31.0 46.0
2 袁媛 西北工业大学自动化学院 4 9 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
多处理器系统
分割式遗传算法
自适应变异概率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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