基于啟發(fā)式蟻群的異構(gòu)CMP任務(wù)調(diào)度研究.pdf

1、異構(gòu)多核處理器系統(tǒng)將不止一種類型的內(nèi)核集成在一起，可以同時(shí)發(fā)揮不同類型核心的長處，加快程序的執(zhí)行速度并降低系統(tǒng)功耗。為提高異構(gòu)CMP任務(wù)調(diào)度執(zhí)行效率，充分發(fā)揮異構(gòu)CMP的異構(gòu)性和并行能力，設(shè)計(jì)一種適合異構(gòu)多核CMP平臺(tái)上依賴任務(wù)調(diào)度算法，盡可能提高異構(gòu)CMP系統(tǒng)資源利用率和吞吐量，是一個(gè)重要而現(xiàn)實(shí)的熱點(diǎn)問題。
　　本文通過對多核處理器任務(wù)調(diào)度及其現(xiàn)有算法進(jìn)行分析，提出一種基于啟發(fā)式蟻群的異構(gòu) CMP任務(wù)調(diào)度算法—H2IACOTS。

2、該算法包括兩個(gè)步驟：首先利用表調(diào)度算法CPOP生成一個(gè)高質(zhì)量的調(diào)度序列，將此調(diào)度序列轉(zhuǎn)化成蟻群算法所需要的搜索路徑上的信息素初始分布；然后利用本文提出的蟻群算法的正反饋、全局收斂的優(yōu)勢求取最優(yōu)任務(wù)調(diào)度。為了進(jìn)一步提高算法效率，本文還引入遺傳算法的突變特性，對局部蟻群算法局部搜索進(jìn)行優(yōu)化，提高算法的搜索速度。H2IACOTS算法使用了啟發(fā)式算法和蟻群算法相結(jié)合的方法，發(fā)揮了啟發(fā)式算法和蟻群算法在任務(wù)調(diào)度算法的各自優(yōu)勢，又克服了啟發(fā)式算法不

3、能得出最優(yōu)解的缺陷以及蟻群算法初始信息匱乏和陷入“早熟”現(xiàn)象的不足，并且在算法中提出了利用遺傳算法突變特性對蟻群算法進(jìn)行局部優(yōu)化，改善整個(gè)群體性能，減少計(jì)算時(shí)間。
　　為了證明該算法在異構(gòu)系統(tǒng)依賴任務(wù)調(diào)度問題上的適用性和高效性，實(shí)驗(yàn)采用隨機(jī)生成不同特點(diǎn)的任務(wù)圖集合和不同的硬件條件即處理器內(nèi)核個(gè)數(shù)作為算法測試輸入，并在Matlab平臺(tái)編程實(shí)現(xiàn)該算法，對H2IACOTS算法各參數(shù)范圍的選取進(jìn)行探索，驗(yàn)證算法的收斂性能和任務(wù)調(diào)度時(shí)間。實(shí)