【摘 要】
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随着5G时代的到来以及现代互联网的迅速发展,用户数据量的激增使得计算机体系结构迎来黄金发展时期,多核心架构已成为现代主流处理器研究的热点之一,片上处理器（Chip Multi-Processor,CMP）又称多核微处理器,已变成连接现在与未来数字经济的桥梁之一。CMP领域正在蓬勃发展,蕴含无穷的科研、经济、商业潜力,将CMP与任务调度算法有机结合将对计算机的发展产生不可估量的影响,故研究一种高效、
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随着5G时代的到来以及现代互联网的迅速发展,用户数据量的激增使得计算机体系结构迎来黄金发展时期,多核心架构已成为现代主流处理器研究的热点之一,片上处理器（Chip Multi-Processor,CMP）又称多核微处理器,已变成连接现在与未来数字经济的桥梁之一。CMP领域正在蓬勃发展,蕴含无穷的科研、经济、商业潜力,将CMP与任务调度算法有机结合将对计算机的发展产生不可估量的影响,故研究一种高效、快速、稳定的任务调度算法来充分发挥CMP的性能势在必行。论文通过对CMP任务调度相关技术进行研究,提出一种改进的模拟退火算法（Improved Simulated Annealing,IGSA）并将其应用到CMP任务调度这一领域,其改进策略为:一、引入适应度值变异系数的概念来表示种群中个体之间的差异,在初始化的阶段,采用基于变异系数的并行化方法,扩大初始解集在状态空间中的范围,使得初始解集中的个体解分布较为分散和均匀;二、引入烟花算法爆炸算子并对其爆炸范围加以改进,代替原算法中的随机扰动策略,以控制状态空间内子代范围并增强对局部空间的搜索能力,降低迭代次数,提高算法收敛速度;三、针对模拟退火算法中仅依靠扰动函数生成子代,不具有突变性,故加入基因位变异策略补充该过程,使得生成的子代具有多样性,以丰富子代种群的种类,提高差异性。通过建立依赖任务模型,设计合理的编码解码方式和适应度值函数,将IGSA算法连续的解空间映射到CMP任务调度问题的离散空间,以获得优质的任务调度序列。为检验IGSA算法在处理异构CMP静态依赖任务调度问题时的性能,在MATLAB仿真平台上进行对比实验,将IGSA任务调度算法分别与模拟退火算法、烟花算法和遗传算法进行比较,得出在不同系统环境和不同数目任务下的最优任务调度序列长度和迭代次数。仿真实验结果表明,IGSA算法在异构CMP静态依赖任务调度问题上具有良好的寻优能力,较少的迭代次数,在更短时间内得到较高质量的任务调度序列,具有广泛的应用前景。
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