基于改进型混洗蛙跳算法的网格DAG任务调度

摘要

针对网格环境中DAG任务调度问题,提出一种改进混洗蛙跳算法,通过增设族群进化点和引入邻域搜索策略,解决了原算法进化动力不足和易陷入局部最优的问题;为解决DAG任务在启发式算法中编码困难的问题,利用DAG任务自身的约束条件,重新定义解空间的度量方式,进而提出一种新的编码方式.仿真实验结果表明,改进算法的收敛速度较GA、PSO、SFL算法分别提高了75％、94％和27％,搜索性能亦有明显改善,能有效地提高最优解的质量.