多处理机调度问题

作品数：15被引量：26H指数：3
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基于剪枝算法解决多处理机调度问题的算法研究被引量：1
《计算机应用研究》2020年第8期2386-2389,共4页李博 张晓 颜靖艺 
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1003403,2018YFB1004401)。
针对当前算法求解多处理机调度问题的不足,从剪枝策略的角度提出了一种笨人算法。笨人算法的思路是:不断排除最差解,直到剩下唯一解。这种剪枝算法至少保证当前的选择不是最差的,并且对计算过程的最大复杂度作了一个估计。经过实验分析...
关键词：多处理机调度问题 剪枝算法 笨人算法 贪心算法 遗传算法 差分进化算法 
求解多处理机调度问题的近似算法被引量：1
《计算机工程与设计》2014年第7期2407-2411,共5页曹杰先 秦永彬 许道云 
国家自然科学基金项目(60863005;61262006);贵州省科学技术基金项目(黔科台J字[2012]2125号);贵州大学引进人才科研基金项目(贵大人基合字[2011]14号);贵州省科技攻关计划基金项目(GY(2011)3074);贵州大学研究生创新基金项目(校研理工2013047)
为提高某建筑设计院工作流管理项目的开发效率、降低开发成本,针对项目任务分配过程中出现的一类多处理机调度R Cmax问题,分析了这类问题的特点,综合考虑任务的工作量及难易程度、开发团队的人员数量及个人能力,建立了这类问题的数学模...
关键词：多处理机 任务调度 近似算法 贪心策略 任务分配 
多处理机调度问题的蚁群优化算法被引量：3
《桂林理工大学学报》2013年第2期329-332,共4页邓酩 谢晓兰 程小辉 
国家高技术研究发展计划重大专项(2013AA12A402);国家自然科学基金项目(61262075/F020702);广西空间信息与测绘重点实验室开放基金项目(桂科能1103108-25;桂科能1207115-13)
传统蚁群算法存在收敛速度慢、计算时间长、易陷入局部最优解等方面的缺陷。通过对蚁群信息素更新、策略选择、参数选择等各方面进行改进,提出一种更加高效的多处理机调度蚁群优化算法。实验证明:与其他优化算法相比,该算法能在较短的...
关键词：蚁群算法 多处理机调度 优化 仿真 
一种求解多处理机调度问题的α-平坦化调度算法被引量：2
《计算机科学》2012年第1期178-181,共4页魏嘉银 秦永彬 许道云 
国家自然科学基金(60863005;61011130038);贵州省省长基金(200802);贵州大学自然科学青年基金(贵大自青基合字[2009]021号)和贵州大学研究生创新基金项目(校研理工2011036)资助
在分析多处理机调度问题的基础上,提出了α-平坦的概念,并将其引入到多处理机调度问题中;基于此,提出了一种新的基于α-平坦的求解多处理机调度问题的算法。算法首先对作业集合做平坦化处理,然后再对处理后所得的新问题进行求解,最终获...
关键词：多处理机调度 α-平坦 平坦化处理 调度算法 
混合遗传算法及在多处理机调度问题中的应用
《计算机系统应用》2011年第6期144-146,215,共4页张长伟 李小青 
针对遗传算法存在收敛速度较慢,易陷入局部极值的缺点,通过算法混合,提出一种基于混沌及差分演化的混合遗传算法。该算法利用混沌运动的遍历性和内在随机性择优产生初始群体,借鉴差分进化算法中的繁殖策略,使染色体在解空间中更有效的...
关键词：遗传算法 混沌 差分演化 多处理机调度 
关于多处理机调度问题的量子粒子群算法研究被引量：4
《计算机工程与应用》2009年第19期49-51,共3页黄天赦 叶春明 叶伟 
对多处理机调度问题建立数学模型,提出了将量子计算和粒子群算法相结合的方法来解决这类调度问题,该方法不仅寻优速度快,而且提高了进化后期算法的收敛精度。通过对比测试,体现了量子粒子群算法的有效性。
关键词：粒子群算法 量子 多处理机调度问题 模拟退火 优化 
一种求解多处理机调度问题的自适应蚁群算法被引量：1
《聊城大学学报（自然科学版）》2009年第4期86-89,共4页陈晶 刘加中 
山东省自然科学基金资助项目(2004ZX14);山东省教育厅科研发展计划(J09LG29);山东软科项目(2009RKB125)
将蚁群算法应用于求解多处理机调度问题,提出一种自适应蚁群算法.算法以最小化makespan为调度目标,根据蚂蚁留下的信息素指导蚁群在解空间展开全局搜寻,将任务分配在恰当的机器上,并通过自适应调整阈值实现全局探索与精细查找的平衡.实...
关键词：多处理机调度 蚁群算法 启发式算法 
求解多处理机调度问题的蚁群算法被引量：2
《计算机应用》2007年第2期442-445,452,共5页陈崚 于广建 缪旭波 
国家自然科学基金资助项目(60673060);国家科技攻关项目(2003BA614A-14);江苏省自然科学基金资助项目(BK20005047);南京大学软件新技术国家重点实验室开放基金
蚁群算法是受自然界中的蚂蚁觅食行为启发而设计的智能优化算法,特别适合处理离散型的组合优化问题。提出一种求解多处理机调度的蚁群算法,利用一个蚂蚁代表一个处理机来选择任务,并通过分析关键路径及每个任务的最早、最迟开始时间来...
关键词：处理机调度问题 蚁群算法 
多处理机调度问题的粒子群优化算法被引量：13
《计算机工程与应用》2005年第27期72-73,104,共3页高尚 杨静宇 
建立了多处理机调度问题数学模型,结合遗传算法的思想提出了粒子群算法来解决多处理机调度问题。经过比较测试,4种粒子群算法的效果都比较好,特别是交叉策略A和变异策略A的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法。
关键词：粒子群 多处理机调度问题 优化 
多处理机调度问题的蚁群算法被引量：3
《微型电脑应用》2003年第4期9-10,16,共3页高尚 钟娟 莫述军 
建立了多处理机调度问题模型 ,分析了贪心法和模拟退火算法的优缺点。通过实例采用蚁群算法解决了此问题 ,结果表明该方法比较有效。
关键词：多处理机 调度问题 蚁群算法 模拟退火算法 计算机 
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