论文研究基于异构CMP的改进蚁群优化任务调度策略.pdf

为提高异构CMP任务调度执行效率，充分发挥异构CMP的异构性和并行能力，提出一种基于异构CMP的改进蚁群优化任务调度算法——IACOTS。IACOTS算法首先建立任务调度模型、路径选择规则和信息素更新规则，使蚁群算法能够适用于异构CMP任务调度问题。同时通过采用动态信息素更新、相遇并行搜索策略和引入遗传算法中的变异因子对基本的蚁群算法进行优化，克服蚁群算法搜索时间过长和“早熟”现象。通过仿真实验获得的结果表明，IACOTS算法执行效率优于现有的遗传算法，完成相同的任务需要的迭代次数最少，能有效降低程序执行时间，适用于异构CMP等大规模并行环境的任务调度。