不相关并行机调度：自适应分布估计算法

"该文提出了一种用于解决不相关并行机调度问题的自适应分布估计算法，基于信息熵的调整策略增强了算法性能。通过建立面向工件机器分配的概率模型，结合增量学习方法更新策略，算法能动态调整学习速率。此外，利用关键机器的邻域结构进行局部搜索，提升了算法的局部优化能力。通过对信息熵与学习速率关系的探讨，以及关键参数对算法性能影响的研究，验证了算法的有效性。" 在不相关并行机调度问题中，有效和高效的解决方案至关重要，因为这涉及到如何合理分配任务到多个独立工作的处理器上，以达到最小化完成时间或最大化吞吐量等目标。传统的调度策略可能无法适应这种复杂环境，因为机器间的性能差异和任务间的依赖关系可能导致非最优的调度决策。 本文提出的自适应分布估计算法（AEDA）引入了信息熵的概念，信息熵是一种衡量系统不确定性或信息含量的度量，这里被用来动态调整学习速率。学习速率是算法收敛速度的关键因素，过高可能会导致算法过快收敛至局部最优，而过低则可能导致收敛速度过慢。通过信息熵的动态调整，AEDA能够在探索和利用之间找到一个平衡，从而更有效地寻找全局最优解。 算法的核心是面向工件机器分配的概率模型，它能够根据当前状态和学习经验，以概率方式决定下一个任务的分配。这种概率模型与增量学习相结合，使得算法能不断从过去的决策中学习并改进，避免陷入局部最优。 此外，算法利用关键机器的邻域结构进行局部搜索，这一策略可以强化算法的局部优化能力。关键机器是指对整体调度影响较大的机器，通过在其周围进行搜索，算法可以更快地发现并修正潜在的不良分配，进一步提升整体调度效率。 通过对不同参数的敏感性分析，研究了信息熵与学习速率之间的关系，以及这些参数如何影响算法的性能。这些研究结果为算法的参数设置提供了理论依据，确保了算法在实际应用中的适应性和有效性。 该文提出的自适应分布估计算法结合了信息熵、概率模型和局部搜索策略，形成了一种强大的工具，能够应对不相关并行机调度的挑战。实验结果表明，AEDA不仅具有良好的收敛性能，还能适应各种复杂的调度环境，展现出优于传统算法的表现。这为未来并行机调度领域的研究提供了新的思路和方法。