[发明专利]一种任务调度方法及装置

权利要求书

1.一种任务调度方法，其特征在于，所述方法包括：

重复执行任务随机分配操作，获得包含有Q种任务分配方式的初始处理器分配方案；所述任务随机分配操作为将所有N个任务随机分配于M个处理器中；M、N、Q为自然数且M<N；

重复执行下述操作，直至找到最终任务分配方式：

基于局部搜索和全局搜索更新处理器分配方案，计算更新后的处理器分配方案中每种任务分配方式下所有N个任务在M个处理器中完成所需的时间；

当所需时间最短的任务分配方式满足要求时，将所述所需时间最短的任务分配方式作为任务调度的最终任务分配方式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所需时间最短的任务分配方式不满足要求时，对所述更新后的处理器分配方案中的任务分配方式执行变异操作。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所有N个任务随机分配于M个处理器中，包括：

随机选择[1,M]之间的一个整数随机数m₁，并从所有N个任务中随机选择一个任务分配给第m₁个处理器；随机选择[1,M]之间的一个整数随机数m₂，并从剩余的N-1个任务中随机选择一个任务分配给第m₂个处理器；以此循环，直至所有N个任务都被分配给M个处理器，获得一种任务分配方式。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于局部搜索和全局搜索更新处理器分配方案，包括：

利用粒子群算法对当前的处理器分配方案进行局部搜索，获取所述当前的处理器分配方案中的局部最优任务分配方式；

将所述当前的处理器分配方案中的局部最优任务分配方式下所有N个任务在M个处理器中完成所需的时间作为第一时间；所述当前的处理器分配方案中的全局最优任务分配方式下所有N个任务在M个处理器中完成所需的时间作为第二时间；

确定所述第一时间小于或等于所述第二时间时，将所述当前的处理器分配方案中的全局最优任务分配方式替换为所述当前的处理器分配方案中的局部最优任务分配方式；

对所述当前的处理器分配方案中的任务分配方式执行交叉操作，获得更新后的处理器分配方案。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用粒子群算法对当前的处理器分配方案进行局部搜索，获取所述当前的处理器分配方案中的局部最优任务分配方式，包括：

随机生成一个包含有I个粒子且每个粒子为一种任务分配方式的初始粒子群，并将所述当前的处理器分配方案中的全局最优任务分配方式作为所述初始粒子群的初始最优粒子加入到所述初始粒子群中；

根据更新在第k+1次迭代时粒子i的速度V_i(k+1)，1≤i≤I+1，0≤k≤K-1；其中，X_gbest(k)表示在第k+1次迭代之前所述粒子群中最优粒子的位置，X_ibest(k)表示在第k+1次迭代之前粒子i的最优位置，表示交叉操作,K为设置的最大迭代次数；所述最优粒子为粒子群中具有最小适应度值的粒子；所述适应度值为粒子在所对应的任务分配方式下所有N个任务在M个处理器中完成所需的时间；

根据更新在第k+1次迭代时粒子i的位置X_i(k+1)；

计算粒子i在第k+1次迭代时的适应度值，并根据粒子i在第k+1次迭代时的适应度值更新所述粒子i在第k+1次迭代后的最优位置X_ibest(k+1)、以及更新在第k+1次迭代后所述粒子群中的最优粒子和所述粒子群中更新后的最优粒子的位置X_gbest(k+1)；

当检测出所述迭代次数k+1小于K且所述粒子群中最优粒子的适应度值小于设置的第一阈值或所述迭代次数k+1等于K时，将所述粒子群中的最优粒子所对应的任务分配方式作为所述当前的处理器分配方案中的局部最优任务分配方式；

当检测出所述迭代次数k+1小于K且所述粒子群中最优粒子的适应度值大于或等于设置的第一阈值时，计算第k+1次迭代后所述粒子群中粒子之间的相似度值，若所述相似度值大于或等于设置的第二阈值，则对所述粒子的位置执行变异操作。