基于遗传算法的多处理器调度

资 源 简 介

基于遗传算法的多处理器调度

详 情 说 明

在计算密集型应用中，如何高效地将多个任务分配到不同处理器上执行是一个经典难题。遗传算法为解决这类NP难问题提供了一种启发式方法，特别适合处理多处理器调度这种具有复杂约束条件的优化场景。

遗传算法模拟生物进化过程来解决调度问题，其核心包含以下几个关键环节：

染色体编码：将任务调度方案表示为染色体，常用方法包括处理器分配列表或任务顺序列表，需要确保编码方式能完整表达解空间。

适应度函数：设计衡量调度方案优劣的标准，通常采用总完成时间（Makespan）作为主要评价指标，这也是算法优化的直接目标。

遗传操作： 选择操作保留优质个体，常用轮盘赌或锦标赛选择 交叉操作交换父代优良基因，需注意保持解的可行性 变异操作引入新基因，可采用任务重分配或顺序调整策略

约束处理：需要特殊处理任务间的依赖关系、处理器异构性等实际问题，可通过修复算子或惩罚函数实现。

这种方法的优势在于能在大规模解空间中快速收敛到较优解，且易于与其他调度策略（如列表调度）结合使用。实际应用中常需要调整种群规模、变异概率等参数，并可能引入精英保留、自适应参数等改进策略来提升性能。

对于现代多核/众核系统，该算法还能扩展考虑缓存亲和性、通信开销等因素，使生成的调度方案更符合真实计算环境的特性。