求解异构并行系统任务分配的混合离散粒子群算法
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重庆邮电大学

作者简介:

蒋建春

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基金项目:

核高基重大专项;重庆市科技攻关计划项目;重庆市教委科学技术研究项目


Solving task assignment problem of heterogeneous parallel systems by
hybrid DPSO algorithm
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    摘要:

    针对异构并行任务分配的最小完成时间和负载均衡组合优化问题, 提出一种混合离散微粒群算法, 将启发
    式Sufferage 算法引入离散微粒群算法(DPSO) 中, 改进DPSO 算法中的位置速度关系模型, 提高DPSO 算法的搜索效
    率和精度. 通过实验验证, 从算法效率和收敛速度上均优于DPSO 算法和GA算法, 且负载均衡度较好.

    Abstract:

    A hybrid discrete particle swarm optimization(DPSO) algorithm is proposed for heterogeneous parallel system
    to get the minimal completion time and the optimal load balancing, in which the Sufferage algorithm is introduced to
    optimize the position and velocity model of DPSO and improve the DPSO ability. Compared with the standard generation
    algorithm(GA) and single DPSO algorithm, simulation results show that, the modified DPSO is better in efficiency and
    searching ability and can get a good load balance.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

蒋建春, 汪同庆, 曾素华.求解异构并行系统任务分配的混合离散粒子群算法[J].控制与决策,2011,26(9):1315-1320

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  • 收稿日期:2010-06-24
  • 最后修改日期:2010-08-29
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2011-09-20
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