原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
针对传统任务模型包含有效信息少,任务调度算法效率低、效果差的问题,设计了新的任务模型,提出了一种改进的粒子群算法(optimized particle swarm optimization,oPSO).新模型增加了对任务类型及任务间迁移成本、计算单元类型及其运行成本等特性的描述.通过分析任务调度问题的需求,制定了oPSO算法的编解码方案,设定了算法各个关键部分参数及计算方法,并解决了粒子群算法(PSO)在任务调度前期收敛速度过快、后期易陷入局部最优的问题.在不同任务规模下分别对遗传算法(GA)、PSO以及oPSO算法进行调度仿真对比,当IP核数目为100左右时,oPSO算法较GA算法和PSO算法运行时间至少缩短10%,系统功耗至少降低15%,实验结果表明:oPSO算法调度效果明显优于其他算法,且各节点上功耗更为均衡,适用于解决任务调度问题.
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文献信息
篇名 片上网络异构多核系统任务调度与映射
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 多核系统 片上网络 任务划分 IP映射
年,卷(期) 2015,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 72-76,125
页数 6页 分类号 TN409
字数 语种 中文
DOI 10.7652/xjtuxb201506012
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 王泉 西安电子科技大学计算机学院 26 157 8.0 11.0
2 杨鹏飞 西安电子科技大学计算机学院 4 8 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
多核系统
片上网络
任务划分
IP映射
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
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
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0
总被引数(次)
81310
论文1v1指导