基于混合启发式遗传优化算法的异构任务调度研究
李明
李中武
邢亮
张文豪
王蝶
李振彦
中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所 陕西西安 710000
摘要：针对异构计算环境中传统遗传算法易陷入早熟收敛和局部最优的困境,导致全局搜索能力不足的问题,文章设计了一种遗传优化算法.该算法采用双染色体编码机制,兼顾任务拓扑约束与资源映射灵活性;运用HEFT启发式规则结合随机扰动策略构造高质量初始种群;针对双染色体结构特征,分别设计自适应遗传算子,任务序列染色体采用顺序交叉确保依赖合法性,资源分配染色体采用两点交叉维护基因的多样性;同时算法中引入自适应变异概率调节机制,实现种群演化的动态控制;最后,嵌入周期性邻域搜索对精英解微调,提升局部优化效率.在CPU-GPU组成的异构多核处理器平台上,采用随机生成的任务图测试集对算法进行测试,结果表明:与HEFT和蚁群算法相比,所采用的遗传优化算法明显降低了任务的调度长度,提升了算法的收敛速度,有效优化了异构计算平台上的任务调度性能.
关键词：遗传算法任务调度异构计算自适应交叉变异双染色体编码
论文发表日期：2026-01-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 16-19 )