异构多核处理器的任务分配及能耗研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 插图索引 | 第11-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·多处理器任务调度 | 第14-15页 |
| ·多核处理器任务调度 | 第15-17页 |
| ·论文的主要工作 | 第17-18页 |
| ·论文的组织结构 | 第18-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 第2章 异构多核任务分配与调度的相关研究 | 第20-29页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·多核处理器的概述 | 第20-22页 |
| ·多核处理器的优点 | 第20-21页 |
| ·异构多核处理器的框架 | 第21-22页 |
| ·任务分配及任务调度的介绍 | 第22-24页 |
| ·异构多核环境任务调度特性 | 第22-23页 |
| ·异构多核任务分配问题 | 第23页 |
| ·调度算法的性能评估 | 第23-24页 |
| ·遗传算法简介 | 第24-28页 |
| ·遗传算法流程 | 第24-26页 |
| ·收敛性分析 | 第26-27页 |
| ·遗传算法优缺点 | 第27-28页 |
| ·遗传算法在任务调度中的应用 | 第28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第3章 一种改进的任务分配方法 | 第29-35页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·任务模型的研究 | 第29-31页 |
| ·周期模型 | 第29页 |
| ·DAG模型 | 第29-31页 |
| ·任务模型的建立 | 第31-32页 |
| ·任务分组 | 第32-34页 |
| ·任务分配到处理节点原则 | 第32-33页 |
| ·任务分配到处理节点算法 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于遗传算法的任务调度研究 | 第35-45页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·基于遗传算法的任务调度 | 第35-41页 |
| ·编码结构 | 第35-36页 |
| ·种群的初始化和选择 | 第36-37页 |
| ·交叉算子 | 第37-39页 |
| ·变异算子 | 第39-40页 |
| ·适应度函数 | 第40-41页 |
| ·能耗分析 | 第41页 |
| ·能耗计算 | 第41页 |
| ·模拟实验 | 第41-44页 |
| ·实验环境 | 第41-42页 |
| ·实验主要参数 | 第42页 |
| ·实验一 | 第42-43页 |
| ·实验二 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第5章 遗传算法任务调度的改进 | 第45-56页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·OpenMP多线程编程技术 | 第45-49页 |
| ·并行遗传算法设计 | 第49-51页 |
| ·遗传算法变异算子优化 | 第51-52页 |
| ·遗传算法输出结果优化 | 第52-53页 |
| ·模拟实验 | 第53-55页 |
| ·实验环境 | 第53页 |
| ·实验 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第64页 |
