【摘 要】
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遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种用于解优化问题的并行寻优算法,目前已被广泛用于各类NP问题的求解中。运用遗传算法解决任务调度与资源映射问题,是分布式系统的重要研
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遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种用于解优化问题的并行寻优算法,目前已被广泛用于各类NP问题的求解中。运用遗传算法解决任务调度与资源映射问题,是分布式系统的重要研究课题。 本文将资源分为计算资源(处理机)与非计算资源两类,重点研究带优先级的独立任务集。我们将任务调度与资源映射结合在一起,建立一个具有资源映射功能的任务调度模型。在此基础上,设计了满足本课题的一个变型的广义遗传算法——MGGA(Modified General Genetic Algorithm),将MGGA应用于静态优化调度中,以便在任务执行前产生一个最好的分配调度策略。尔后,在任务执行期间通过一个动态调整算法对调度结果进行调整。 在MGGA中采用的染色体一改传统的矩阵编码方式,用一种与自然界中生物染色体相吻合的“一维结构体编码”方式,使遗传操作更直观、方便。为了适应这一编码方式,该算法中采用的杂交与变异操作的基本单位是“基因片段”而不是通常所说的基因位。本文通过建立马尔可夫链模型,在对MGGA的收敛性进行分析,得出与广义遗传算法的收敛性相同的结论。 仿真结果表明,与不采用遗传算法优化的静态分配调度算法相比,本算法能得到更好的解。
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