异构多核任务调度：改进混洗蛙跳算法ISFLA

"基于改进的混洗蛙跳算法的异构多核处理器任务调度" 本文主要探讨了在异构多核处理器环境下如何有效地进行任务调度，以充分利用异构计算平台的性能优势。针对这一问题，作者提出了一个名为ISFLA（Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm，即改进的混洗蛙跳算法）的新型任务调度算法。混洗蛙跳算法是一种群智能优化算法，它模仿了自然界中青蛙跳跃寻找食物的过程来进行全局搜索。ISFLA算法在此基础上进行了改进，以适应异构多核处理器的特定需求。 ISFLA算法的核心在于其个体编码方案和位置更新方法。通过设计合理的编码方式，算法能够将个体的搜索空间映射到离散的任务调度空间，确保在处理离散决策变量时的有效性。此外，针对标准混洗蛙跳算法在离散空间中子群更新容易陷入局部最优的问题，ISFLA引入了调整后的子群更新策略，避免算法停滞在较差的解决方案上，从而提高了算法的探索效率。 进一步，ISFLA算法融合了遗传算法的交叉操作特性。遗传算法的交叉操作允许不同个体之间的基因交换，有助于传播全局最优解的信息，增强算法跳出局部最优解的能力，提升了全局搜索性能。这种结合使得ISFLA在解决异构多核环境下的任务调度问题时，能够更好地寻找全局最优调度方案，减少任务执行时间。 实验结果显示，ISFLA算法相比于传统的遗传算法，具备更强的求解能力。它能提供更短的执行时间，证明了ISFLA在实际应用中的价值。这一研究对于优化异构多核处理器的性能、提高系统效率以及降低能源消耗具有重要的理论和实践意义。 关键词：异构多核处理器；任务调度；混洗蛙跳算法；遗传算法 中图分类号：TP301．6 文献标志码：A 文章编号：1001-3695(2015)12-3646-04 doi：10．3969/j．issn．1001-3695．2015．12．027