A memetic algorithm, which combines globe search with local search strategies, is presented to deal with the multiprocessor scheduling problem(MSP). During the processes, an improved particle swarm optimization is employed to execute the globe search optimization, and the simulated annealing is adopted to improve the quality of the selected candidates based on a certain strategy. Simulations show that the proposed method performs well on the globe exploration. Experimental results based on MSP show that the algorithm achieved an efficient makespan.
PL
Przedmiotem artykułu jest algorytm memetyczny do optymalizacji szeregowania zadań w systemie wieloprocesorowym (ang. Multiprocessor Scheduling Problem), łączący w sobie strategie wyszukiwania globalnego i lokalnego. W celu optymalizacji wyszukiwania globalnego zastosowano ulepszoną metodę optymalizacji PSO (ang. Particle Swarm Optimization) oraz algorytm symulowanego wyżarzania (ang. Simulated Annealing) w celu poprawy jakości wybranych elementów.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.