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申请/专利权人：安徽中科龙安科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种龙芯大数据一体机的任务优化调度方法及系统，通过估算任务处理时间，结合CPU利用率，采用遗传算法对待处理任务队列进行任务的优化调度，不仅加快了龙芯大数据一体机多任务的处理速度，且有效提高了并行效率。
主权项：1.一种龙芯大数据一体机的任务优化调度方法，其特征在于，包括：读取各个待处理任务对应的源程序，通过MIPS编译器对每一源程序完成编译处理，生成可执行文件和汇编文件；对每一汇编文件进行处理，获得相应源程序对应的指令总数，并结合读取到的计算节点CPU主频，估计相应待处理任务的处理时间；根据读取到的各计算节点CPU的利用率、以及各待处理任务的处理时间，采用遗传算法获得使任务处理时间最短的任务调度方案；根据获得的任务调度方案，将待处理任务对应的可执行文件分配至相应计算节点的CPU进行处理；其中，所述根据读取到的各计算节点CPU的利用率、以及各待处理任务的处理时间，采用遗传算法获得使任务处理时间最短的任务调度方案包括：读取各计算节点CPU利用率和CPU数量M，每一所述计算节点中包含若干CPU；CPU利用率记为Pj，j＝1,2,…,M；采用遗传算法进行任务调度方案优化，N≤M；其中，N为待处理任务总数；遗传算法中的个体采用二进制编码表示，个体的编码由待处理任务1编码至待处理任务N编码顺序组成，每一待处理任务对应一个CPU；各待处理任务的编码长度均相同，编码长度l由下式确定： 其中，Mod为取余数函数，Int为取整函数，个体编码长度为N×l；个体的适应度函数为： 其中，个体g＝1,2,…,G，G为个体总数；pi为第i个待处理任务对应的CPU的利用率；遗传算法首先对个体进行初始化，即随机生成K个个体的二进制编码，K为初始个体数目，其数值由用户确定，根据个体的适应度函数公式计算各个个体的适应度值，通过赌轮选择的方式，结合每一个体适应度值确定每一个体遗传至下一代的概率，从而选出一系列个体，然后对所选择的个体进行交叉与变异操作，确定下一代的个体，循环操作，直至遗传算法收敛，最终得到一个最优的个体的二进制编码，并作为使任务处理时间最短的任务调度方案。
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