一种面向动态异构多处理器的任务调度算法

摘要

提出了基于遗传算法的面向动态异构多处理器的调度算法(Heterogeneous Scheduling Genetic Algorithm,HSGA),该算法利用连续的多个调度时间片完成遗传算法的迭代计算,在保证计算效率的同时获得较好的调度结果,从而为每个应用选择符合其计算特性的处理器内核.仿真实验表明,本文算法在4核、8核和16核的平台上相比较于经典的匈牙利算法ED2仅分别增加了0.4%,1.1%和1.3%,新的调度算法相比于匈牙利算法和Local调度算法具有更好的调度效果及更好的动态适应性.