多核系統(tǒng)中基于DVS的實(shí)時(shí)節(jié)能調(diào)度方法研究

【摘要】：多核系統(tǒng)中基于動(dòng)態(tài)電壓調(diào)整的實(shí)時(shí)節(jié)能問題可以歸結(jié)為對(duì)任務(wù)分配、任務(wù)調(diào)度以及電壓選擇這三個(gè)子問題的求解。目前，針對(duì)該問題的算法大多采用兩階段或三階段的啟發(fā)式策略，即先采用啟發(fā)式策略將任務(wù)劃分至各處理器核，再利用遺傳算法對(duì)任務(wù)進(jìn)行調(diào)度和電壓選擇，或者是先利用遺傳算法進(jìn)行任務(wù)劃分，再利用啟發(fā)式方法根據(jù)任務(wù)的約束關(guān)系及執(zhí)行特性選擇電壓。 粒子群優(yōu)化算法是一種新的全局優(yōu)化算法，與遺傳算法類似都屬于群體智能演化計(jì)算技術(shù)，但是粒子群優(yōu)化算法沒有選擇、交叉和變異等操作，它只是通過保留、利用位置與速度信息進(jìn)行演化，簡(jiǎn)單且易實(shí)現(xiàn)，執(zhí)行效率很高，大多數(shù)情況下都能比較快地收斂于最優(yōu)解。鑒于此，本文通過對(duì)同構(gòu)多核處理器系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度和能量消耗的分析建立了新的編碼策略和相應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)，將多核處理器系統(tǒng)節(jié)能調(diào)度的任務(wù)劃分、任務(wù)調(diào)度及電壓選擇三個(gè)過程整合到粒子群算法的一個(gè)單迭代尋優(yōu)循環(huán)中，兼顧系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，將問題轉(zhuǎn)化為有約束的粒子群優(yōu)化問題，之后引入基于可行性規(guī)則的約束處理技術(shù)，形成基于約束粒子群優(yōu)化的整體節(jié)能調(diào)度算法。 由于基于約束粒子群優(yōu)化的整體節(jié)能調(diào)度算法中采用了基于可行性規(guī)則的種群更新策略，不可行解很難在種群中得以保留，所以為了得到更為有效的實(shí)時(shí)節(jié)能調(diào)度算法，進(jìn)一步提出了基于模擬退火算法的局部搜索策略，并將其融入整體節(jié)能調(diào)度算法，從而有效地避免了搜索過程中陷入局部極小。仿真實(shí)驗(yàn)表明，基于粒子群優(yōu)化的多核系統(tǒng)實(shí)時(shí)節(jié)能調(diào)度算法在節(jié)能和收斂速度方面都有了較好的改善。 【關(guān)鍵詞】：多核處理器系統(tǒng) 實(shí)時(shí)節(jié)能調(diào)度 任務(wù)分配 電壓選擇 粒子群優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：湖南工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP301.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.2 多核系統(tǒng)實(shí)時(shí)節(jié)能調(diào)度研究概述10-13
• 1.2.1 功耗組成及節(jié)能技術(shù)10-11
• 1.2.2 研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.3 本文的研究思路13
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu)13-15
• 第2章 多核系統(tǒng)中基于 DVS 的實(shí)時(shí)節(jié)能調(diào)度相關(guān)研究15-26
• 2.1 多核系統(tǒng)中的 DVS15-16
• 2.2 多核系統(tǒng)中的實(shí)時(shí)調(diào)度16-21
• 2.2.1 實(shí)時(shí)任務(wù)及其相關(guān)性16-17
• 2.2.2 實(shí)時(shí)任務(wù)調(diào)度分類17-18
• 2.2.3 多核處理器系統(tǒng)中的實(shí)時(shí)任務(wù)調(diào)度18-21
• 2.3 多核系統(tǒng)中基于 DVS 的實(shí)時(shí)節(jié)能調(diào)度21-25
• 2.3.1 多核系統(tǒng)中基于 DVS 的實(shí)時(shí)節(jié)能調(diào)度框架21-23
• 2.3.2 能耗模型23-24
• 2.3.3 任務(wù)模型24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第3章 基于粒子群優(yōu)化的整體節(jié)能調(diào)度算法26-41
• 3.1 系統(tǒng)模型26-27
• 3.2 問題描述27
• 3.3 常用算法介紹27-31
• 3.4 粒子群優(yōu)化算法31-34
• 3.5 算法設(shè)計(jì)34-39
• 3.5.1 問題編碼34-36
• 3.5.2 目標(biāo)函數(shù)36-37
• 3.5.3 種群初始化37-38
• 3.5.4 基于可行性規(guī)則的約束處理38-39
• 3.6 本章小結(jié)39-41
• 第4章 基于模擬退火算法的局部搜索策略41-57
• 4.1 基于模擬退火算法的局部搜索策略41-45
• 4.1.1 模擬退火算法簡(jiǎn)介41-42
• 4.1.2 模擬退火算法的特點(diǎn)42-44
• 4.1.3 基于模擬退火的局部搜索策略44-45
• 4.2 結(jié)合局部搜索策略的混合實(shí)時(shí)節(jié)能調(diào)度算法45-47
• 4.3 算法實(shí)現(xiàn)及結(jié)果分析47-55
• 4.4 本章小結(jié)55-57
• 第5章 總結(jié)與展望57-59
• 5.1 本文工作總結(jié)57-58
• 5.2 未來工作展望58-59
• 參考文獻(xiàn)59-64
• 致謝64-65
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文65

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