[发明专利]基于图相似性分析的异构可重构任务划分信息处理方法

权利要求书

1.一种基于图相似性分析的异构可重构任务划分信息处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)给定计算任务TG＝(V，E，H，W，C)，异构可重构体系结构图AG＝(P^*，E^*，H^*，W^*，C^*)，其中V表示任务节点，E表示任务间通信关系，H表示异构特征，W表示任务计算量，C表示通信量；P^*表示处理器节点，E^*表示处理器之间的通信关系，H^*表示处理器的异构特征，W^*表示处理器的计算能力，C^*表示处理器之间的通信能力；

2)在TG利用贪心算法找到与AG共同的最大子图CurG；

3)将这个子图作为G₁加入TG划分集P，并将此子图从TG中删除；

4)在剩余的TG中，找一个起始点V₂，并依次加入其相邻的变和顶点，最终形成G₂，将G₂加入TG划分集P，并将此子图从TG中删除，依次类推，划分完整个TG，直至最后的G_k+1与AG的相似度小于设定的阈值；

3)最终形成AG的划分集P＝{G₁，G₂，…，G_k}。

2.根据权利要求1所述的一种基于图相似性分析的异构可重构任务划分信息处理方法，其特征在于，所述的TG利用贪心算法找到与AG共同的最大子图CurG具体步骤为：

首先对AG和TG分别进行宽度优先遍历得到A，B子序列，然后确定A在B中的位置，此位置在TG的点即为V₁；若记CurG＝{V₁}，逐步将B的子串加入CurG，若和V₁关联，直接将其加入CurG中，否则找下一个字母，直至遍历完B的子串。

3.根据权利要求1所述的一种基于图相似性分析的异构可重构任务划分信息处理方法，其特征在于，所述的找一个起始点V₂，并依次加入其相邻的边和顶点，最终形成G₂具体为：

首先对AG和TG-CurG分别进行宽度优先遍历得到A，B子序列，然后确定A在B中的位置，此位置在TG-CurG的点即为V₂；并记G₂＝{V₂}，逐步将B的子串加入G₂，若和V₂关联，直接将其加入G₂中，否则找下一个字母，直至遍历完B的子串。