基于蚁群优化算法的同构多核任务分配与调度 (2014年)

针对现有流程序自动综合技术中任务分配与调度方法效率低下的问题，提出一种基于改进蚁群算法的多核任务分配与调度算法。基于建立的问题模型，改进了基本蚁群算法中的信息素更新规则和启发式信息的计算方法，并应用多样化机制避免算法早熟收敛。为了提高效率，算法创新地在确定任务分配方案的同时确定调度序列。以标准任务图集为试验对象，验证算法的有效性。试验结果表明：与模拟退火算法相比，使用改进的蚁群算法在优化程序的执行跨度时收敛速度较快，并且在相同的循环次数下，得到的解更接近最优解。