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面向大规模多接入边缘计算场景的任务卸载算法
1
作者 卢先领 李德康 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第1期116-127,共12页
基于单智能体强化学习的任务卸载算法在解决大规模多接入边缘计算(MEC)系统任务卸载时,存在智能体之间相互影响,策略退化的问题。而以多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)为代表的传统多智能体算法的联合动作空间维度随着系统内智能体... 基于单智能体强化学习的任务卸载算法在解决大规模多接入边缘计算(MEC)系统任务卸载时,存在智能体之间相互影响,策略退化的问题。而以多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)为代表的传统多智能体算法的联合动作空间维度随着系统内智能体的数量增加而成比例增加,导致系统扩展性变差。为解决以上问题,该文将大规模多接入边缘计算任务卸载问题,描述为部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP),提出基于平均场多智能体的任务卸载算法。通过引入长短期记忆网络(LSTM)解决局部观测问题,引入平均场近似理论降低联合动作空间维度。仿真结果表明,所提算法在任务时延与任务掉线率上的性能优于单智能体任务卸载算法,并且在降低联合动作空间的维度情况下,任务时延与任务掉线率上的性能与MADDPG一致。 展开更多
关键词 多接入边缘计算 任务卸载 强化学习 多智能体算法 平均场近似理论
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多目标多智能体路径规划方法
2
作者 张静 王祎 +1 位作者 陈子龙 李云松 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第8期1689-1697,共9页
为了实现高效地将任务分配给每个智能体,为智能体规划出尽可能短且不与其他智能体发生碰撞的路径,提出多目标多智能体路径规划方法.针对传统路径规划算法使用离散时间导致成功率低的问题,该算法定义连续时间下智能体间的冲突定义与解冲... 为了实现高效地将任务分配给每个智能体,为智能体规划出尽可能短且不与其他智能体发生碰撞的路径,提出多目标多智能体路径规划方法.针对传统路径规划算法使用离散时间导致成功率低的问题,该算法定义连续时间下智能体间的冲突定义与解冲突方式,在A^(*)算法的基础上引入安全间隔与标签的概念,使得A^(*)算法可以规划出满足连续时间约束的最优路径.针对多智能体路径规划问题中因碰撞检测、冲突避免造成的较大计算量,提出冲突分级策略,减少了算法求解过程中扩展的节点数量.实验结果表明,利用所提出的算法能够求解得到更优的解决方案,且该算法具有更好的适用性;在智能体分布密集的场景下,该算法表现出更低的路径总成本和更高的求解成功率. 展开更多
关键词 多智能体系统 路径规划 任务分配 改进A^(*)算法 冲突搜索
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基于改进快速搜索树和合同网的多智能体目标分配算法
3
作者 王义涛 王俊森 +2 位作者 石章松 徐慧慧 朱伟明 《兵工学报》 北大核心 2025年第5期23-34,共12页
针对多智能体任务目标分配中航迹代价估算不准确的问题,提出一种基于改进快速搜索树算法的航迹代价计算方法,在合理地规划智能体运动轨迹的同时提高智能体航迹代价估算的准确性;针对改进合同网算法投标过程中优势智能体过早签约的问题,... 针对多智能体任务目标分配中航迹代价估算不准确的问题,提出一种基于改进快速搜索树算法的航迹代价计算方法,在合理地规划智能体运动轨迹的同时提高智能体航迹代价估算的准确性;针对改进合同网算法投标过程中优势智能体过早签约的问题,提出一种智能体投标状态转化机制,使得优势智能体可以多次参与任务竞标,实现智能体系统任务负载的均衡。仿真结果表明,新提出的航迹代价计算方法能够较好地计算智能体与目标、目标与目标之间的航迹;智能体投标转化机制解决了优势智能体过早签约导致的资源浪费,智能体系统完成任务的执行时间较之前降低6.54%,但处理优势智能体问题时新的机制会增加整个任务分配的投标轮次。 展开更多
关键词 多智能体系统 目标分配 航路规划 改进合同网算法
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动态任务构建的多任务算法求解MOVRPTW问题
4
作者 王宇东 武燕 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第3期242-256,共15页
带时间窗的多目标车辆路径问题(MOVRPTW)是一个重要且具有挑战性的物流问题。进化多任务算法(EMT)是一种通过任务间知识迁移提升算法寻优能力的新颖方法。文中提出一种动态构造辅助任务的方法,旨在增强任务间的知识迁移效果,从而提高原... 带时间窗的多目标车辆路径问题(MOVRPTW)是一个重要且具有挑战性的物流问题。进化多任务算法(EMT)是一种通过任务间知识迁移提升算法寻优能力的新颖方法。文中提出一种动态构造辅助任务的方法,旨在增强任务间的知识迁移效果,从而提高原始任务的寻优能力。文中采用动态更换辅助任务的思想改进多任务优化算法求解MOVRPTW问题,期望算法在任务间能持续提供有效的知识迁移。在算法的迭代过程中,当辅助任务不能提供有效迁移时,依据当前原始任务的非劣解的分布信息动态更换辅助任务以探索未搜索的方向,为提供更有效的知识迁移提供可能性。同时设计了从辅助任务到原始任务及原始任务到辅助任务的两种知识迁移方法来提高算法的的寻优能力。通过在大量标准测试算例上的仿真验证表明所提算法能够持续提供有效的知识迁移,显著提高EMT算法的寻优能力,为解决MOVRPTW问题提供了新的有效途径。 展开更多
关键词 动态辅助任务 进化多任务算法 知识迁移 MOVRPTW问题
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机会式群智感知中覆盖最大化的去中心化任务分配
5
作者 陈杨辉 於志勇 +3 位作者 黄昉菀 郝勇涛 涂淳钰 吴越钟 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第7期1752-1759,共8页
传统的机会式群智感知需要由平台进行集中式任务分配,存在对平台性能要求高和隐私泄露等问题.为了解决这些问题,本文提出了一种新颖的方案,旨在去中心化的机会式感知场景下,实现带有全局预算约束的任务分配,使任务覆盖最大化.区别于传... 传统的机会式群智感知需要由平台进行集中式任务分配,存在对平台性能要求高和隐私泄露等问题.为了解决这些问题,本文提出了一种新颖的方案,旨在去中心化的机会式感知场景下,实现带有全局预算约束的任务分配,使任务覆盖最大化.区别于传统方法,通过参与者自主选择是否参与感知任务的方式来实现任务分配,构造了一个多智能体协同系统.在去中心化场景下,保证全局约束并实现高效的任务分配是一大挑战.为解决上述挑战,提出了两种方法:一种是将蚁群算法应用到任务分配问题上,同时以通信的方式获取目标评估函数以及更新信息素,实现智能体间协同求解,从而适用于去中心化的场景;另一种是基于QMIX框架的决策通信方法,将QMIX中智能体网络的输出作为建议动作,引入决策通信层,根据建议动作以及动作价值进行协商,从而遵循全局约束条件.在真实数据集上的实验结果表明,本文提出的两种方法在任务覆盖率上可以与集中式规划方法相当,并在耗时等综合性能上具有良好的表现. 展开更多
关键词 群智感知 多智能体 蚁群算法 去中心化 任务分配
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基于多轮次分布式拍卖的异构多任务分配算法 被引量：1
6
作者 吕晔 周锐 +2 位作者 李兴 刘志恒 邸斌 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第3期1018-1027,共10页
针对多机协同探测、攻击、评估等不同作战任务的分布式决策需要,建立了一种面向异构且具有时序约束任务的多轮次分布式拍卖算法。所提算法较为灵活地解决了不同能力无人机(UAV)之间具有复杂约束的分布式协同任务分配问题。在分布式任务... 针对多机协同探测、攻击、评估等不同作战任务的分布式决策需要,建立了一种面向异构且具有时序约束任务的多轮次分布式拍卖算法。所提算法较为灵活地解决了不同能力无人机(UAV)之间具有复杂约束的分布式协同任务分配问题。在分布式任务分配框架中,每架无人机可实现分布式异步计算和异步通信,且能确保较好的求解效率和准确性。任务分配原则以就近分配为主,同时兼顾目标价值和时序约束,实现了在有限资源情况下对重要目标的优先分配,且使总的行程最短。仿真结果表明:在给定任意无人机和目标数量及无人机作战能力配置的情况下,所提算法均能得到较好的分配结果。 展开更多
关键词 多机协同 异构任务分配 分布式拍卖算法 任务规划 时序约束
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车联网中基于位置信息映射和相关性评估的进化多任务优化算法
7
作者 沈俊杰 彭江 +1 位作者 郭坤银 刘凯 《电子学报》 北大核心 2025年第5期1661-1676,共16页
随着车联网(Internet of Vehicles,IoV)和智能交通系统的兴起,计算成本的增加和问题规模的扩大使得实时应用的实现变得极具挑战性,同时也为车载边缘计算(Vehicular Edge Computing,VEC)带来了大量亟待并行求解的组合优化问题.这些复杂... 随着车联网(Internet of Vehicles,IoV)和智能交通系统的兴起,计算成本的增加和问题规模的扩大使得实时应用的实现变得极具挑战性,同时也为车载边缘计算(Vehicular Edge Computing,VEC)带来了大量亟待并行求解的组合优化问题.这些复杂的实际问题往往具有非凸性、不可微性,甚至存在黑盒目标与约束条件,可能会超出传统数学方法的解决范围.进化多任务优化(Evolutionary Multi-Task Optimization,EMTO)作为一种新兴的多任务优化范式,通过充分利用任务间的潜在相关性,能够有效地实现多个独立优化任务的并行求解.本文设计了一种IoV显式EMTO框架,结合IoV任务的特点,深入挖掘任务间隐含的关联性,并提出了一种基于车辆位置映射和相关性评估的IoV EMTO算法.针对IoV环境下的多任务优化问题,本文对车-路数据路由(Data Routing,DR)、车-路服务迁移(Ser-vice Migration,SM)、车-车消息传输(Message Transmission,MT)和车-车任务卸载(Task Offloading,TO)四个问题进行联合优化,目标是在限定时间内最大化各个任务的交付率.进一步地,为了在任务相关性未知的情况下提升相关任务间的知识迁移效率,本文在算法中设计并引入了基于任务相关性评估的迁移机制.具体而言,通过计算链路间最长公共子序列来计算链路的相似度,针对不同的相关性分布情况设计了三种迁移策略,以确保算法在不同场景下的知识迁移能力.最后,本文通过实验验证和性能评估,验证了所提框架和算法的有效性,与其他的EMTO算法相比,本文所提算法在各优化问题上的收敛速度更快,种群间知识迁移后的求解效果更好,展现出良好的性能. 展开更多
关键词 车载边缘计算(VEC) 进化算法 多任务优化 显式知识转移 任务相关性评估
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任务和参与者匹配意愿规则约束下的移动群智感知多任务分配
8
作者 杨凯程 张昕 +2 位作者 胡佳豪 周超然 李泽睿 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第4期1050-1057,共8页
当前,大部分移动群智感知(MCS)多任务分配方法仅考虑时间约束,因忽略任务、参与者双方匹配意愿,难以保证真实场景下的任务接受率,无法最大化平台利润。为解决上述问题,提出了一种引入任务、参与者双方偏好的MCS任务分配算法,称为免疫遗... 当前,大部分移动群智感知(MCS)多任务分配方法仅考虑时间约束,因忽略任务、参与者双方匹配意愿,难以保证真实场景下的任务接受率,无法最大化平台利润。为解决上述问题,提出了一种引入任务、参与者双方偏好的MCS任务分配算法,称为免疫遗传鲸优算法(IGWOA)。该算法基于鲸鱼优化算法的智能搜索机制解决MCS任务分配的资源配置问题,并在搜索、包围猎物阶段分别引入免疫遗传方法中的交叉、免疫思想,增加任务分配策略的多样性、提高解集的质量,在气泡网捕食阶段结合变异思想提升算法的局部搜索能力,实现了快速收敛和最优任务分配策略生成。实验结果表明,IGWOA在不同数据规模下的平台利润、任务分配率和参与者平均分配任务数量指标上优于基线方法,且在算法时间复杂度方面表现良好,证明其可有效解决时间和匹配意愿规则双重约束的MCS多任务分配问题。 展开更多
关键词 移动群智感知 多任务分配 匹配意愿 鲸鱼优化算法
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云中混合工作流构造策略与调度算法
9
作者 赵冉 赵辉 +3 位作者 王嘉良 王静 万波 王泉 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第3期257-270,共14页
工作流执行过程中,由于子任务之间的数据依赖产生大量的任务等待时隙,造成云平台计算资源空闲和资源利用率低。现有的工作流调度方法虽然可以通过数据依赖分析提高工作流执行效率,但它们都没有考虑异构混合工作流的调度。针对这一问题,... 工作流执行过程中,由于子任务之间的数据依赖产生大量的任务等待时隙,造成云平台计算资源空闲和资源利用率低。现有的工作流调度方法虽然可以通过数据依赖分析提高工作流执行效率,但它们都没有考虑异构混合工作流的调度。针对这一问题,笔者以最小化任务完工时间、提高任务按时交付率、提升批处理任务吞吐量以及资源利用率为目标,提出了云中混合工作流构造策略与调度算法。首先,建立了混合工作流三层调度架构,分别完成混合工作流的分类、构造与调度。其次,为了充分利用任务等待时隙,提出了基于背包的混合工作流构造策略,将批处理任务调度至工作流子任务等待时隙执行,实现混合工作流构造。再次,提出了基于信息熵的工作流调度算法和基于粒子群算法的资源动态伸缩策略,解决工作流调度的多目标优化问题,并实时监测调整计算资源,保障混合工作流的顺利完成。最后,仿真实验结果表明所提出的构造策略与调度算法能够有效缩短任务完工时间,保证任务按时交付率,提升批处理任务吞吐量,提高资源利用率。 展开更多
关键词 混合工作流 任务等待时隙 调度算法 多目标优化
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基于博弈论的混合粒子群的多无人机任务分配 被引量：1
10
作者 王荣杰 张亮 《计算机科学》 北大核心 2025年第7期255-261,共7页
综合考虑无人机载荷上限、航迹代价、任务时间偏差和任务收益构造任务分配模型,基于博弈论提出了改进粒子群算法,以解决多无人机协同任务分配问题(MTAP)。通过实数编码、死锁修复将粒子解码为可行的任务序列,建立了粒子向量与任务序列... 综合考虑无人机载荷上限、航迹代价、任务时间偏差和任务收益构造任务分配模型,基于博弈论提出了改进粒子群算法,以解决多无人机协同任务分配问题(MTAP)。通过实数编码、死锁修复将粒子解码为可行的任务序列,建立了粒子向量与任务序列之间的映射;将群体优化的演化博弈论中的演化稳定策略引入粒子群算法,利用博弈操作得到博弈均衡点,并对标准粒子群的控制参数进行自适应调整,平衡标准粒子群算法的全局和局部搜索能力。为解决粒子易陷入局部收敛的问题,提出一种跳出局部收敛策略,对粒子的个体最佳位置向量进行改进,以达到增强社会认知的效果。实例仿真分析表明,与现有算法相比,所提算法能够有效解决多无人机同时打击场景中的任务分配问题。 展开更多
关键词 多无人机 任务分配 演化博弈 标准粒子群算法 演化稳定策略
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基于改进的Multi-Agent诊断的时间调度算法的研究
11
作者 张建宏 施莹 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第11期2675-2677,共3页
为了合理安排多任务合作中的时间,提出了基于改进的遗传算法的Multi-Agent的多任务协作调度算法。在Multi-Agent的多任务协作时间调度算法中引入遗传算法,能提高运算的准确性。在介绍Multi-Agent系统结构的基础上,分析了Multi-Agent的... 为了合理安排多任务合作中的时间,提出了基于改进的遗传算法的Multi-Agent的多任务协作调度算法。在Multi-Agent的多任务协作时间调度算法中引入遗传算法,能提高运算的准确性。在介绍Multi-Agent系统结构的基础上,分析了Multi-Agent的协作问题以及基于改进的遗传算法的调度算法。多任务协作调度算法的应用有效地最小化了系统的额外代价,实现了Multi-Agent系统的优化。 展开更多
关键词 多AGENT 调度算法 遗传算法 多任务协作 改进的遗传算法
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基于图染色混合进化算法的长期多智能体任务分配
12
作者 师晓妍 袁培燕 +2 位作者 张俊娜 黄婷 龚月姣 《计算机科学》 北大核心 2025年第7期262-270,共9页
多智能体任务分配问题是智能仓储领域的关键底层问题。该问题要求将持续到来的任务分配给可用的智能体,以最小化整体任务的平均周期时间。针对该长期多智能体任务分配问题,首先将其数学建模为图染色问题,利用考虑冲突关系的图表征任务... 多智能体任务分配问题是智能仓储领域的关键底层问题。该问题要求将持续到来的任务分配给可用的智能体,以最小化整体任务的平均周期时间。针对该长期多智能体任务分配问题,首先将其数学建模为图染色问题,利用考虑冲突关系的图表征任务与智能体之间的关联性。基于该问题模型,为了最小化所有任务的平均周期时间,提出结合启发式算法、禁忌搜索算法和遗传算法的图染色混合进化算法(Graph Coloring Hybrid Evolutionary Algorithm, GCHEA),利用启发式算法生成初始解,以有效引导搜索过程;引入禁忌表,避免候选解在寻优过程中陷入局部最优;利用遗传算法的选择、交叉和替换操作增强种群多样性,通过迭代优化得到全局最优解;最终提出算法GCHEA获得图染色方案并进一步解码为具体的任务-智能体的分配方案。在仿真系统上进行测试,实验结果表明,GCHEA与现有的任务分配算法相比,在任务平均周期时间和系统总延误时间这两个性能指标上均取得了显著的改进。具体来说,任务平均周期时间平均减少了49%左右,系统总延误时间平均减少了约50%。 展开更多
关键词 智能仓储 长期多智能体任务分配 图染色问题 混合进化算法
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资源强耦合下改进遗传测控调度方法
13
作者 尹霞 韩笑冬 +1 位作者 李朝玉 徐瑞 《中国空间科学技术(中英文)》 北大核心 2025年第1期59-68,共10页
随着航天器智能化发展,航天器数量增加、任务数量及复杂度增加导致智能航天器测控需求增加,测控调度资源耦合程度增大,求解空间维度呈现指数型增长,然而现有方法对资源耦合问题的研究较少且调度效率无法满足任务需求。针对上述问题,提... 随着航天器智能化发展,航天器数量增加、任务数量及复杂度增加导致智能航天器测控需求增加,测控调度资源耦合程度增大,求解空间维度呈现指数型增长,然而现有方法对资源耦合问题的研究较少且调度效率无法满足任务需求。针对上述问题,提出了资源强耦合下改进遗传测控调度方法,首先对多星测控调度问题进行建模,分析测控调度问题中的资源耦合性,定义适应度函数及哈希表类型的冲突字典;在遗传算法基础上设计了任务序列与收益并存的二维染色体编码形式,提出了优势任务相关的初始种群多线程并行生成方法,引导优化解的探索方向;设计了并行顺序解耦的交叉、变异算子,在冲突字典的辅助下,按照基因顺序实现高效实时的资源耦合处理,最终通过迭代得到测控调度解序列。通过多组仿真试验结果,证明了该方法均具有良好的收敛性,且与常规遗传算法对比试验中,该方法任务收益平均提高了21.31%,同时运行时间平均降低了24.36%,进而验证了资源强耦合下改进遗传测控方法的高效性,为智能航天器运行及管理提供技术支撑。 展开更多
关键词 测控调度 遗传算法 资源耦合 多星测控 任务规划
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基于机器学习的煤层气井产能预测与压裂参数优化
14
作者 胡秋嘉 刘春春 +5 位作者 张建国 崔新瑞 王千 王琪 李俊 何珊 《油气藏评价与开发》 北大核心 2025年第2期266-273,299,共9页
沁水盆地南部煤层气区块储层非均质性强,气井产能预测难度大,且压裂施工缺乏针对性设计,导致压裂后井间生产效果差异显著。为此,基于沁水盆地南部187口煤层气直井的地质、测井、压裂和生产数据,构建了基于多任务学习策略的随机森林算法... 沁水盆地南部煤层气区块储层非均质性强,气井产能预测难度大,且压裂施工缺乏针对性设计,导致压裂后井间生产效果差异显著。为此,基于沁水盆地南部187口煤层气直井的地质、测井、压裂和生产数据,构建了基于多任务学习策略的随机森林算法的气井产能预测模型,并通过粒子群优化算法优化压裂参数。研究使用深度卷积自动编码-解码器处理测井曲线等非结构化数据,采用随机森林算法结合多任务学习策略,有效缓解了样本数据有限和泛化性能低的问题,使得模型在小样本数据下仍能保持较高的预测精度。分析结果表明:深度、施工液量和小粒径支撑剂用量是影响产能的主要因素;地质条件是决定气井长期产能的关键因素;压裂参数则主要影响气井的峰值产能。多任务学习的随机森林算法在小样本数据上表现出高预测精度,测试集中峰值30d和5a累产气量的决定系数(R^(2))分别为0.883和0.887。对6口新井的5a累产气量预测R^(2)达0.901,显示出模型在实际应用中的高准确性和稳定性。通过粒子群优化算法对压裂参数进行优化后的方案,能够显著提高气井的产能分类等级或提升气井的产能水平。优化后的预测单井产能比原实际方案提高了约153%至188%,显示出优化方案在实际应用中的显著效果。通过结合多任务学习和粒子群优化算法,成功解决了小样本数据下的产能预测及压裂参数优化问题。构建的产能预测模型和压裂参数优化算法为沁水盆地南部煤层气高效开发提供了理论支持和实践参考。 展开更多
关键词 煤层气 随机森林算法 多任务学习 粒子群优化算法 产能预测 压裂参数优化
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基于非支配排序遗传算法的多农机协同任务规划
15
作者 邓瑞 郭旺 +1 位作者 陈雯柏 赵春江 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第6期113-119,149,共8页
针对农田环境中多农机协同作业存在效率低、作业时间长等问题,提出一种基于非支配排序遗传算法(NSGA)的多农机协同作业任务规划方法。根据农机的实际工作模式,在考虑机群的作业能力、工作时间以及其他成本的情况下建立多机协同的成本函... 针对农田环境中多农机协同作业存在效率低、作业时间长等问题,提出一种基于非支配排序遗传算法(NSGA)的多农机协同作业任务规划方法。根据农机的实际工作模式,在考虑机群的作业能力、工作时间以及其他成本的情况下建立多机协同的成本函数。为避免优化算法陷入局部最优,构建非支配排序遗传算法,设计均匀交叉算子和反转变异算子。该方法综合农机作业任务中时间约束和资源限制之间的相互关系,建立一个多机型单任务协同优化调度模型,并引入非支配排序遗传算法来优化目标函数,在任务规划中追求全局最佳解决方案。仿真试验结果表明,在任务数量为11、22、33、44时,基于非支配排序遗传算法比传统遗传算法的任务总路径长度分别减少19.7%、11.4%、17.5%、18.9%。 展开更多
关键词 多机协同作业 任务分配 非支配排序 遗传算法 农业机械
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农机多机协同与任务分配研究综述
16
作者 胡明杨 张开 +2 位作者 于坤杰 岳彩通 梁静 《拖拉机与农用运输车》 2025年第4期9-14,共6页
随着国家三农建设的推进,原有的离散化农田分布逐渐向集约化发展,传统的单机作业模式已无法满足大规模、高效率的农业生产需求,农机多机协同作业成为提升农业生产效益的关键。多机协同作业模式可以更好地应对大规模农业生产,提升资源利... 随着国家三农建设的推进,原有的离散化农田分布逐渐向集约化发展,传统的单机作业模式已无法满足大规模、高效率的农业生产需求,农机多机协同作业成为提升农业生产效益的关键。多机协同作业模式可以更好地应对大规模农业生产,提升资源利用效率以及适应复杂的农业作业环境,这对于提高农业生产效率和效益具有重要的意义。本文针对农机调度在复杂环境下的任务分配和实时协调的难点,系统性总结了现有的相关研究成果,论述了农机调度任务分配和协调方法,并探讨了未来发展方向与趋势,旨在为该领域的研究提供参考。 展开更多
关键词 农机多机协同 任务分配 智能算法 农业生产效率
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一种新的异构多核平台下多类型DAG调度方法
17
作者 左俊杰 肖锋 +3 位作者 黄姝娟 沈超 郝鹏涛 陈磊 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第2期514-518,共5页
异构多核处理器在异构环境中受限于处理器种类,只能在特定处理器上执行。现有调度方法通常使用多类型DAG(directed acyclic graph)任务模型进行模拟,但调度方法往往忽略不同核上的通信开销,或未考虑处理器与节点的对应关系,导致调度时... 异构多核处理器在异构环境中受限于处理器种类,只能在特定处理器上执行。现有调度方法通常使用多类型DAG(directed acyclic graph)任务模型进行模拟,但调度方法往往忽略不同核上的通信开销,或未考虑处理器与节点的对应关系,导致调度时间开销较大,处理器资源未充分利用,任务效率低。针对上述问题,提出了PNIF(processor-node impact factor)算法。该算法引入了两个对节点优先级具有重大影响的比例因子,将它们加入到节点优先级的计算中从而确定任务执行顺序。实验结果表明,PNIF比PEFT、HEFT、CPOP在调度长度上分别平均提升5.902%、19.402%、25.831%,有效缩短了整体调度长度,提升了处理器资源利用率。 展开更多
关键词 异构多核处理器 多类型DAG任务 任务调度 影响因子 PNIF算法
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基于进化自适应蝙蝠算法的异构多核处理器任务调度
18
作者 冯爽 江波 徐宏 《计算机工程》 北大核心 2025年第5期249-256,共8页
异构多核处理器的任务调度问题已经被证明是一个NP完全问题。为满足复杂应用的计算需求,提高异构多核处理器的任务调度效率,提出一种基于进化自适应蝙蝠算法(EABA)的异构多核处理器任务调度算法。首先,对任务调度问题进行描述,并建立相... 异构多核处理器的任务调度问题已经被证明是一个NP完全问题。为满足复杂应用的计算需求,提高异构多核处理器的任务调度效率,提出一种基于进化自适应蝙蝠算法(EABA)的异构多核处理器任务调度算法。首先,对任务调度问题进行描述,并建立相应的数学模型;接着,设计任务分配编码方案和适应度函数,将所提算法映射到离散空间,使其能够适用于离散的异构多核处理器任务调度问题的研究;然后,为避免算法过早陷入局部最优,引入衰减脉冲策略和进化自适应变换策略;最后,设计仿真实验,将所提算法与蝙蝠算法(BA)、改进粒子群算法(IPSO)、人工鱼群算法(AFSA)、改进鲸鱼优化算法(IWOA)进行比较。实验结果表明,在中等规模任务(40~70个)和大规模任务(80~100个)下,EABA算法的最优调度长度与次优算法相比分别缩短了12.86%和13.67%,算法平均执行时间分别减少了14.51%和13.50%。 展开更多
关键词 异构多核 任务调度 蝙蝠算法 进化自适应 有向无环图
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基于改进猫群优化算法的多目标边缘任务调度研究
19
作者 孙鉴 武涛 +2 位作者 吴隹伟 杨晓焕 马宝全 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期29-39,共11页
目的为了在资源有限的边缘计算服务中降低任务传输时延并提高边缘端资源利用率,方法提出一种基于改进猫群优化算法(improved cat swarm optimization,ICSO)的边缘计算多目标任务调度方法。在边缘计算任务调度模型上,采用ICSO对其编码求... 目的为了在资源有限的边缘计算服务中降低任务传输时延并提高边缘端资源利用率,方法提出一种基于改进猫群优化算法(improved cat swarm optimization,ICSO)的边缘计算多目标任务调度方法。在边缘计算任务调度模型上,采用ICSO对其编码求解,引入非线性选择法更新猫群行为比例分配和记忆池,平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力;为弥补算法初始解空间过小的缺陷,引入反向学习策略和扩大算法寻优空间;通过基于平均适应度值的机制改进跟踪行为,增强全局寻优能力,防止陷入局部最优;提出新的被收养行为,使猫群个体空间发生变异和扩散,进一步提高算法寻优能力。结果仿真实验结果表明,与现有任务调度算法PPCSO,OBL_TP_PSO,PCSO,DMOOTC,LCSO和CSO相比,ICSO的任务传输时延分别降低了4.3%,7.8%,8.3%,9.3%,10.8%,12.5%,减少了任务的最大完工时间和成本花费,同时可在有限迭代次数内收敛到比其他算法更优的解,验证了算法的可行性。结论在应对边缘计算环境中的任务调度问题时,提出的算法优化策略具有一定效果,改进后的猫群优化算法能够提高任务传输效率,使边缘端资源得到更充分利用。 展开更多
关键词 边缘计算 任务调度 猫群优化算法 任务传输时延 多目标
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基于决策树的多视觉任务自适应压缩算法
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作者 李晓辉 杨雯 +1 位作者 吕思婷 毛亮 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第8期2737-2743,共7页
针对多视觉任务中传输成本高、解码端计算压力大的问题,提出一种自适应可伸缩视频编码(adaptive scalable video coding,ASVC)传输框架,将视频分为语义层和背景层,分别传输语义和背景信息。此外,提出一种自适应压缩算法,构建了C4.5决策... 针对多视觉任务中传输成本高、解码端计算压力大的问题,提出一种自适应可伸缩视频编码(adaptive scalable video coding,ASVC)传输框架,将视频分为语义层和背景层,分别传输语义和背景信息。此外,提出一种自适应压缩算法,构建了C4.5决策树模型分析网络环境对视频进行压缩的决策判定,并对帧序列进行光流分析,在保留变化显著的帧基础上引入插值机制保持图像的平滑性。仿真结果表明,ASVC方法在不同码率环境下表现更高的识别精准率,视频质量和传输效率的显著提升。 展开更多
关键词 自适应压缩算法 C4.5决策树 光流检测 多视觉任务
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