一种单指令集异构多核系统静态任务调度方法技术方案

一种单指令集异构多核系统静态任务调度方法，该方法有五大步骤：步骤一：种群初始化；步骤二：计算适应度值；步骤三：选择算子操作；步骤四：交叉算子操作；步骤五：变异算子操作。本发明专利技术使用局部排序表征无依赖关系的两个任务的执行顺序，使种群初始化效率和有效个体大大提高，使用先序关系矩阵来确定任务的执行顺序，克服了传统高度值方法存在的严重不足。本方法能扩大最优个体搜索范围，在种群规模足够大时，可以找到高度值方法漏掉的部分最优解，从而得到更优的调度序列。对同样的任务集而言，使用它可以使整个任务集的完成时间更短、功耗更低，实现节能降耗的目的。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及基于多目标优化遗传算法(multi-objective optimization geneticalgorithm)的，属于计算机系统结构

技术介绍
云计算的兴起使数据中心的能耗快速增长，然而能耗并没有得到有效利用。单指令集异构多核处理器是近年提出的一种新型体系结构，与同构多核处理器相比，该处理器具有更好的性能功耗比，但同时给任务调度带来了巨大的挑战。调度问题具有复杂性、多约束性等特点，是组合优化问题中的NP完全问题，采用穷举法来搜索最优调度是不现实的。启发式算法具有较好的时间复杂度和在特定条件下获得近优解的能力，但启发式算法是局部寻优，无法保证解的质量，研究人员开始尝试其他 搜索算法，如遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等，其中遗传算法应用最为广泛，可以在大状态空间随机高效采样和搜索，并很快收敛到最优解或近优解，能很好的解决NP完全问题，在任务调度等很多领域都得到了应用。遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法，E. S. H Hou首次将遗传算法应用于多处理器任务调度。异构多核处理器的优势在于性能功耗比，通常情本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种单指令集异构多核系统静态任务调度方法，其特征在于：该方法具体步骤如下：步骤一：种群初始化遗传算法初始种群的产生有两种方法，一是没有任何条件限制，随机的产生初始种群；二是种群的产生必须满足一定的要求，在满足这些条件的前提下再随机的产生初始种群；根据具体问题选择相应的方法；设n为处理器数量，m为总的任务数，当染色体S的u(·)部分为任务的全局排序时，种群初始化步骤如下：（1）产生一个新的染色体S；（2）初始化染色体S的v(·)部分，其中的每一个基因位均为随机数，类型为整数，取值范围为[0,n？1]；（3）初始化染色体S的u(·)部分，取值为1,2,…,m的一个排列，鉴于全局排序存在的问题，这里...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：徐远超，谭旭，范东睿，张浩，王达，宋风龙，张志敏，
申请(专利权)人：首都师范大学，
类型：发明
国别省市：