改进IPGSA算法在多处理机调度中的高效应用
需积分: 18 65 浏览量
更新于2024-08-06
收藏 1.77MB PDF 举报
"一种基于IPGSA的多处理机调度算法-论文"
本文主要探讨的是多处理机作业调度问题,这是一个复杂且重要的非线性优化问题。在多处理机环境中,如何有效地分配作业到各个处理器上,以达到最优的系统性能,如最小化完成时间、最大化资源利用率或达到负载均衡,是调度算法设计的关键。传统的调度算法往往难以应对具有多条件限制的实际场景。
论文提出了一种基于改进的植物生长模拟算法(IPGSA,Improved Plant Growth Simulation Algorithm),这是一种受到自然界植物生长过程启发的优化算法。IPGSA通过模拟植物生长的随机性和竞争性,寻找多处理机调度问题的最优解决方案。在模型构建阶段,论文将多条件限制和目标函数转化为数学模型,为算法提供了一个清晰的搜索空间。
在算法执行过程中,IPGSA首先初始化种群,代表可能的调度策略,随后在解空间中进行迭代搜索,不断优化种群中的个体,即调度策略。通过适应度函数评估每个策略的优劣,并根据植物生长的规则更新种群,逐步逼近全局最优解。与传统的优化算法如粒子群算法、蚁群算法和HNN算法相比,IPGSA在实验中显示出了更高的效率和稳定性。
实验部分,作者对比了IPGSA与其他几种常见算法在解决多处理机调度问题上的性能。通过对具体算例的测试和分析,结果证实了IPGSA在解决这类问题时的优越性,尤其是在处理复杂的约束条件和优化目标时,其表现更加出色。
关键词:植物生长模拟算法、多处理机、作业调度、资源约束、负载均衡
这篇论文的研究对于提升多处理机系统的调度效率,减少任务等待时间,以及在资源受限的情况下实现更均衡的负载分配具有重要意义。它为解决此类问题提供了新的思路,同时也为未来优化算法的研究和发展提供了参考。
2022-06-19 上传
761 浏览量
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
weixin_38592420
- 粉丝: 6
- 资源: 935
最新资源
- 掌握压缩文件管理:2工作.zip文件使用指南
- 易语言动态版置入代码技术解析
- C语言编程实现电脑系统测试工具开发
- Wireshark 64位:全面网络协议分析器,支持Unix和Windows
- QtSingleApplication: 确保单一实例运行的高效库
- 深入了解Go语言的解析器组合器PARC
- Apycula包安装与使用指南
- AkerAutoSetup安装包使用指南
- Arduino Due实现VR耳机的设计与编程
- DependencySwizzler: Xamarin iOS 库实现故事板 UIViewControllers 依赖注入
- Apycula包发布说明与下载指南
- 创建可拖动交互式图表界面的ampersand-touch-charts
- CMake项目入门:创建简单的C++项目
- AksharaJaana-*.*.*.*安装包说明与下载
- Arduino天气时钟项目:源代码及DHT22库文件解析
- MediaPlayer_server:控制媒体播放器的高级服务器