【摘 要】
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网格下的任务调度是一个NP问题.一些迭代算法例如遗传算法可以较有效地解决,但是迭代次数过多时间复杂度高.传统的启发式策略则往往会造成资源空闲时刻过多,反而延误整个程序
【机 构】
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中国电子科技集团第28研究所国防C4ISR重点实验室,南京理工大学计算机科学与技术学院
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网格下的任务调度是一个NP问题.一些迭代算法例如遗传算法可以较有效地解决,但是迭代次数过多时间复杂度高.传统的启发式策略则往往会造成资源空闲时刻过多,反而延误整个程序的完成时间.采用一种“先调度、后优化”的思想,首先采用普通的启发式算法得到调度方案,然后根据得到的甘特图重新生成DAG图,生成决策任务和决策路径,采用启发式算法将决策任务尽可能提前调度到资源的空闲时段提前运行,达到缩短整个任务收敛时间的目的,同时给出任务之间的死锁判定方法.实验证明,新算法优于其他启发式算法.
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