摘要：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和提高异构多核处理器的任务调度效率，提出了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。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）等算法进行比较。实验结果表明，与次优算法相比，本文所提算法在中等规模任务（40至70）和大规模任务（80至100）下最优调度长度分别缩短了12.86%和13.67%，算法平均执行时间分别减少了14.51%和13.50%，为异构多核处理器任务调度问题的研究提供了一定的参考价值。
文章目录
0 概述
1 异构多核处理器任务调度研究
1.1 异构多核系统模型
1.2 任务调度模型
2 进化自适应蝙蝠算法
2.1 算法描述
2.2 衰减脉冲策略
2.3 进化自适应变换策略
3 基于EABA的异构多核处理器任务调度
3.1 编码方案
3.2 解码方案
3.3 EABA异构多核处理器任务调度算法流程
4 实验仿真与分析
5 结束语
