| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-20页 |
| ·研究的背景与意义 | 第16-17页 |
| ·国内外研究现状 | 第17-18页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| ·论文组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 异构多处理器系统任务调度 | 第20-29页 |
| ·多处理器架构 | 第20-22页 |
| ·非对称多处理器架构 | 第20-21页 |
| ·对称多处理器架构 | 第21-22页 |
| ·异构多处理器系统 | 第22页 |
| ·任务调度算法 | 第22-26页 |
| ·独立任务调度算法 | 第24页 |
| ·DAG 任务调度算法 | 第24-26页 |
| ·任务调度性能评价 | 第26-28页 |
| ·任务完成时间 | 第27页 |
| ·调度总时间 | 第27页 |
| ·平均调度时间 | 第27页 |
| ·处理器利用率 | 第27页 |
| ·加速比 | 第27-28页 |
| ·吞吐率 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 粒子群优化算法 | 第29-37页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·粒子群优化算法发展背景和基本概念 | 第29-32页 |
| ·粒子群优化算法的参数设置 | 第32-33页 |
| ·粒子群优化算法的特性 | 第33-34页 |
| ·粒子群优化算法的应用前景 | 第34-35页 |
| ·粒子群优化算法在任务调度中的优点 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于粒子群优化的异构多处理器独立任务调度算法 | 第37-51页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·异构多处理器系统独立任务调度的数学模型 | 第37-39页 |
| ·任务复杂度 | 第38页 |
| ·处理器计算能力 | 第38页 |
| ·任务适应值 | 第38页 |
| ·性能指标 | 第38-39页 |
| ·适应值函数 | 第39页 |
| ·局部粒子群算法原理 | 第39-41页 |
| ·遗传算法 | 第41-43页 |
| ·编码方式 | 第42页 |
| ·初始种群 | 第42页 |
| ·适应值函数 | 第42页 |
| ·选择、交配、突变 | 第42-43页 |
| ·模拟退火算法 | 第43-44页 |
| ·IPSO 算法 | 第44-45页 |
| ·惯性权重的调整策略 | 第44-45页 |
| ·IPSO 的算法步骤 | 第45页 |
| ·实验步骤和结果分析 | 第45-50页 |
| ·定义编码和解码方式 | 第45-46页 |
| ·适应值评估 | 第46页 |
| ·算法性能评价 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于DAG 模型的混合粒子群优化任务调度算法 | 第51-65页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·异构多处理器系统DAG 任务调度的数学模型 | 第51-53页 |
| ·爬山算法 | 第53页 |
| ·HPSO 算法 | 第53-56页 |
| ·实验步骤和结果分析 | 第56-64页 |
| ·任务编码 | 第56-58页 |
| ·任务解码 | 第58-60页 |
| ·算法性能评价 | 第60-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·主要工作总结 | 第65页 |
| ·研究展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录 | 第72页 |