[发明专利]基于Q学习的异构平台任务调度方法及系统有效
| 申请号： | 202011284585.6 | 申请日： | 2020-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN112256422B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 高博;李娜;谢宗甫;岳春生;张锋印;董春宵;马金全;余果;郭璐 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F9/48 | 分类号： | G06F9/48;G06F9/50;G06N3/086;G06N3/006 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 周艳巧 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明属于异构多处理器计算技术领域，特别涉及一种基于Q学习的异构平台任务调度方法及系统，将所有任务作为Q学习的状态空间，处理器集合作为动作空间，等待分配的任务作为当前状态，依据Q学习中任务映射到动作空间所需要的的执行时间来获取任务初始映射方案；创建遗传算法模型，对任务初始映射方案进行适应度评估，并依据适应度设定遗传算法模型中复制到下一代种群中的个体，对保留个体进行交叉变异，确定新种群优化效率及最小阈值；依据遗传算法模型获取模型中任务到处理器映射的近似最优解；将模型近似最优解转换为蚁群信息初始信息分布，根据信息分布并通过蚁群算法迭代搜索输出最优路径来获取任务调度最优方案，以较好提升异构平台性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 学习 平台 任务 调度 方法 系统 | ||
【主权项】：
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