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一种面向动态异构多处理器的任务调度算法

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提出了基于遗传算法的面向动态异构多处理器的调度算法(Heterogeneous Scheduling Genetic Algorithm,HSGA),该算法利用连续的多个调度时间片完成遗传算法的迭代计算,在保证计算效率的同时获得较好的调度结果,从而为每个应用选择符合其计算特性的处理器内核.仿真实验表明,本文算法在4核、8核和16核的平台上相比较于经典的匈牙利算法 ED2仅分别增加了0.4%,1.1%和1.3%,新的调度算法相比于匈牙利算法和Local调度算法具有更好的调度效果及更好的动态适应性.
An Improved Scheduling Algorithm for Dynamic Heterogeneous Chip Multicore Processors
This paper presented an improved scheduling algorithm for dynamic heterogeneous chip multicore pro-cessors(Heterogeneous Scheduling Genetic Algorithm,HSGA ).The proposed scheduling algorithm uses time slices of OS scheduler to complete the iterative procedure of HSGA,which can obtain efficient task scheduling results and choose the best process core for each application task.The experiments using SESC simulator show that the ED2 s of the proposed algorithm are only 0.4%,1.1% and 1.3% higher than those of a baseline classic Hungarian Algorithm with 4 cores,8 cores and 1 6 cores chip multiprocessor respectively with random degradation.And the proposed algo-rithm can generate more stable and adaptive results for unpredictable heterogeneity,compared with Hungarian Algo-rithm and Local Search Algorithm.

genetic algorithmstask schedulingpower control

张海燕、刘彦、陈晓明、赵一弘

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湖南大学 电气与信息工程学院,湖南 长沙 410082

湖南大学 信息科学与工程学院,湖南 长沙 410082

遗传算法 任务调度 功耗控制

国家自然科学基金资助项目

61300037

2016

湖南大学学报(自然科学版)
湖南大学

湖南大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子:0.651
ISSN:1674-2974
年,卷(期):2016.43(8)
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