混合离散粒子群算法解决异构并行系统任务分配

"该文提出了一种混合离散粒子群算法(Hybrid DPSO)，用于解决异构并行系统中的任务分配问题，旨在最小化完成时间和实现负载均衡。通过结合启发式Sufferage算法，改进了DPSO算法的位置速度更新模型，从而提高了搜索效率和精度。实验结果表明，该算法在效率和收敛速度上优于传统的DPSO算法和遗传算法(GA)，同时具有更好的负载均衡性能。" 本文主要讨论的是在异构多核处理器环境下的任务分配策略。在这样的系统中，处理器具有不同的性能特征，如何有效地分配任务以达到最小的完成时间和保持系统负载均衡是一项挑战。作者提出的混合离散粒子群优化算法(Hybrid DPSO)是为了解决这个问题。 粒子群优化算法(PSO)是一种基于群体智能的全局优化方法，其中“粒子”代表可能的解决方案，它们在解决方案空间中移动并根据其当前最优位置和全局最优位置调整速度和位置。在离散版本的PSO(DPSO)中，粒子的移动受到约束，只能在离散的解决方案空间中进行。然而，DPSO可能会陷入局部最优，导致搜索效率下降。 为了改善DPSO的性能，作者引入了启发式Sufferage算法。Sufferage算法是一种基于经验的策略，可以指导粒子更好地探索解决方案空间，避免过早收敛到局部最优。通过这种结合，混合离散粒子群算法能够更有效地探索解决方案空间，提高搜索效率和精度。 实验部分对比了Hybrid DPSO、原始DPSO和遗传算法(GA)在任务分配问题上的性能。结果显示，Hybrid DPSO在找到最优或接近最优解的速度上更快，同时也更好地平衡了各处理器的负载。这表明，混合离散粒子群算法对于异构并行系统的任务分配问题是一个有竞争力的解决方案。 该研究贡献了一种创新的优化算法，适用于处理异构多核处理器环境中的复杂任务调度问题，对于提高系统效率和实现负载均衡有显著效果。未来的研究可以进一步探索该算法在更大规模系统或更多约束条件下的表现，以及与其他优化算法的结合可能性。