一種基于雙向動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)的模糊算法調(diào)度模型.pdf

1、本文提出一種基于雙向動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)的模糊算法調(diào)度模型，簡稱(Dynamic DualFuzzy Task Assignment)DDF。此方法綜合考慮了影響任務(wù)優(yōu)先級(jí)的各個(gè)因素的模糊性和子機(jī)優(yōu)先級(jí)兩個(gè)方面，并用客觀的模糊語言來描述任務(wù)，構(gòu)造了模糊任務(wù)分配調(diào)度模型和子機(jī)模型的動(dòng)態(tài)雙向優(yōu)先級(jí)調(diào)度模型。采用三角模糊數(shù)來表示影響任務(wù)優(yōu)先級(jí)的因素，以及影響因素的權(quán)重向量。依靠調(diào)節(jié)λ水平截集和α確定因子來確定模糊區(qū)間，經(jīng)過綜合評判求得每個(gè)任務(wù)的優(yōu)先級(jí)，

2、優(yōu)化任務(wù)的分配和調(diào)度，縮短調(diào)度時(shí)間，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸中主機(jī)/子機(jī)模式的任務(wù)動(dòng)態(tài)分配與調(diào)度，均衡了各臺(tái)計(jì)算機(jī)的負(fù)載。
　　 仿真實(shí)驗(yàn)證明該算法大大提高任務(wù)的執(zhí)行成功率，縮減任務(wù)的平均等待時(shí)間，正確把握處理模糊的尺度，減少了人為的干擾因素，保證了調(diào)度系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性，通過逐漸增加子機(jī)數(shù)量以及任務(wù)數(shù)量對本文算法和EDF算法進(jìn)行比較，隨著任務(wù)負(fù)載的加大，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示本文算法比單純考慮任務(wù)優(yōu)先級(jí)的EDF算法在機(jī)群工作性能方面有明顯的改進(jìn)