[发明专利]在调度问题中降低最大数据存储的最大差值算法

权利要求书

1.一种在调度问题中降低最大数据存储的算法，其特征在于，包括如下步骤：

1）系统任务已经由智能优化算法进行软硬件划分，将划分为由硬件执行的结点任务集合记为H，由软件执行的结点任务集合记为S，同时，将当前时刻记为CM，执行任务的下一时刻记为NM，已经完成的结点任务数记为Num；

2）将在当前时刻即CM时刻能执行的结点任务集合记为A，如果A不为空，且A中非空元素对应的处理器有闲置的，计算出集合A中每一个结点任务对应的r值；

3）执行最大r值对应的结点任务t，如果该结点被划分为硬件，则通过硬件执行，如果该结点被划分为软件，则通过软件执行，选择与r值对应的结点任务完成的时间值和CM时刻值两者中相对大的时间值，记为Va；

4）如果Va的值大于系统中下一个结点任务的执行时间，则将NM赋值给CM，统计新的CM时刻能够执行的结点任务；如果Va的值小于下一结点任务的执行时刻时，则满足任务执行的条件；

5）找出所有的父结点任务都已执行完毕的结点，将它们的集合作为新的在CM时刻进行任务调度的任务集A，跳转到步骤2；

6）直到结点任务全部完成，循环结束。

2.根据权利要求1所述的在调度问题中降低最大数据存储的算法，其特征在于，步骤2）中所述的r值表示当前结点的所有子结点数与所有父结点数的差值。

3.根据权利要求1所述的在调度问题中降低最大数据存储的算法，其特征在于，步骤2）如果A不为空，且A中非空元素对应的处理器没有闲置的，则计算出集合A中每一个结点任务对应的r值，所述的r值表示当前结点的所有子结点数与所有父结点数的差值。

4.根据权利要求1所述的在调度问题中降低最大数据存储的算法，其特征在于，步骤2）中如果A为空，表示任务完成，跳出循环。

5.根据权利要求1所述的在调度问题中降低最大数据存储的算法，其特征在于，步骤4）中还包括同时将集合A中的结点任务t去除，Num加1，更新集合A，将该结点任务对应的处理器标记为闲置处理器。