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讨论一组实时系统的任务在不同性质的处理器上的分配,使得所有任务得以完成并耗费更少的时间,是NP完全问题。建立了新的任务分析模型——异构多核多帧任务模型,并基于遗传算法给出解决方案。实验证明,该模型更为有效地表达了实时系统的性质,获得更高的分配成功率,算法拥有更低的时间复杂度,结果可信。
基于遗传算法的异构多核多帧任务分配
【摘 要】
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讨论一组实时系统的任务在不同性质的处理器上的分配,使得所有任务得以完成并耗费更少的时间,是NP完全问题。建立了新的任务分析模型——异构多核多帧任务模型,并基于遗传算法给出解决方案。实验证明,该模型更为有效地表达了实时系统的性质,获得更高的分配成功率,算法拥有更低的时间复杂度,结果可信。
【机 构】
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湖南大学计算机与通信学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2009年11期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60673061）,国家“863”计划资助项目（2007AA01Z104）
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