多核系统中基于DVS的实时节能调度方法研究

【摘要】：多核系统中基于动态电压调整的实时节能问题可以归结为对任务分配、任务调度以及电压选择这三个子问题的求解。目前，针对该问题的算法大多采用两阶段或三阶段的启发式策略，即先采用启发式策略将任务划分至各处理器核，再利用遗传算法对任务进行调度和电压选择，或者是先利用遗传算法进行任务划分，再利用启发式方法根据任务的约束关系及执行特性选择电压。 粒子群优化算法是一种新的全局优化算法，与遗传算法类似都属于群体智能演化计算技术，但是粒子群优化算法没有选择、交叉和变异等操作，它只是通过保留、利用位置与速度信息进行演化，简单且易实现，执行效率很高，大多数情况下都能比较快地收敛于最优解。鉴于此，本文通过对同构多核处理器系统任务调度和能量消耗的分析建立了新的编码策略和相应的适应度函数，将多核处理器系统节能调度的任务划分、任务调度及电压选择三个过程整合到粒子群算法的一个单迭代寻优循环中，兼顾系统的实时性，将问题转化为有约束的粒子群优化问题，之后引入基于可行性规则的约束处理技术，形成基于约束粒子群优化的整体节能调度算法。 由于基于约束粒子群优化的整体节能调度算法中采用了基于可行性规则的种群更新策略，不可行解很难在种群中得以保留，所以为了得到更为有效的实时节能调度算法，进一步提出了基于模拟退火算法的局部搜索策略，并将其融入整体节能调度算法，从而有效地避免了搜索过程中陷入局部极小。仿真实验表明，基于粒子群优化的多核系统实时节能调度算法在节能和收敛速度方面都有了较好的改善。 【关键词】：多核处理器系统 实时节能调度 任务分配 电压选择 粒子群优化
【学位授予单位】：湖南工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP301.6
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 研究背景和意义9-10
• 1.2 多核系统实时节能调度研究概述10-13
• 1.2.1 功耗组成及节能技术10-11
• 1.2.2 研究现状11-13
• 1.2.3 本文的研究思路13
• 1.3 本文的研究内容及组织结构13-15
• 第2章 多核系统中基于 DVS 的实时节能调度相关研究15-26
• 2.1 多核系统中的 DVS15-16
• 2.2 多核系统中的实时调度16-21
• 2.2.1 实时任务及其相关性16-17
• 2.2.2 实时任务调度分类17-18
• 2.2.3 多核处理器系统中的实时任务调度18-21
• 2.3 多核系统中基于 DVS 的实时节能调度21-25
• 2.3.1 多核系统中基于 DVS 的实时节能调度框架21-23
• 2.3.2 能耗模型23-24
• 2.3.3 任务模型24-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第3章 基于粒子群优化的整体节能调度算法26-41
• 3.1 系统模型26-27
• 3.2 问题描述27
• 3.3 常用算法介绍27-31
• 3.4 粒子群优化算法31-34
• 3.5 算法设计34-39
• 3.5.1 问题编码34-36
• 3.5.2 目标函数36-37
• 3.5.3 种群初始化37-38
• 3.5.4 基于可行性规则的约束处理38-39
• 3.6 本章小结39-41
• 第4章 基于模拟退火算法的局部搜索策略41-57
• 4.1 基于模拟退火算法的局部搜索策略41-45
• 4.1.1 模拟退火算法简介41-42
• 4.1.2 模拟退火算法的特点42-44
• 4.1.3 基于模拟退火的局部搜索策略44-45
• 4.2 结合局部搜索策略的混合实时节能调度算法45-47
• 4.3 算法实现及结果分析47-55
• 4.4 本章小结55-57
• 第5章 总结与展望57-59
• 5.1 本文工作总结57-58
• 5.2 未来工作展望58-59
• 参考文献59-64
• 致谢64-65
• 攻读硕士学位期间发表的论文65

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