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摘要:
任务调度问题是多核处理器相关技术的一个重要组成部分.基于列表的调度算法因其低复杂度和高效率得到广泛关注,但确定任务优先级列表方法的单一性使得算法对解空间搜索不够,易陷入局部最优.为此,提出一种基于任务扰动的迭代型列表调度算法(task perturbation iteration algorithm,TPIA).该算法通过选取任务扰动因子按照一定扰动策略进行调度列表迭代,对迭代后的列表进行贪心选择,生成更优的调度列表序列以得到更好的调度结果.通过实例和随机有向无环图(DAG)有限集对算法进行验证,结果表明算法能有效改善调度解,调度性能提升平均可达16.51%,适宜处理大规模、高出入度的复杂DAG图;针对TPIA算法在低任务总数高通讯开销情况下性能有所下降的问题,对平均任务节点数130以下的任务图进行分组测试,获得了对应的CCR上界值及其变化趋势.
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文献信息
篇名 一种多核系统任务扰动迭代算法
来源期刊 电子测量与仪器学报 学科
关键词 静态任务 调度算法 扰动因子 扰动策略 搜索空间
年,卷(期) 2020,(9) 所属期刊栏目 学术论文|PAPERS
研究方向 页码范围 133-139
页数 7页 分类号 TN401
字数 语种 中文
DOI 10.13382/j.jemi.B2002911
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期刊影响力
电子测量与仪器学报
月刊
1000-7105
11-2488/TN
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
80-403
1987
chi
出版文献量(篇)
4663
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23
总被引数(次)
44770
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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