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申请/专利权人：北京凯思昊鹏软件工程技术有限公司
摘要：本申请涉及一种异构多核处理器的任务分配方法、系统、装置及存储介质，其属于多核处理器技术领域，该方法包括：获取依据多个待分配任务生成的多组初始解，每组初始解包括将多个待分配任务分配至异构多核处理器中的多个内核上的分配结果；对多组初始解中的至少一组解通过优化算法得到变异解，变异解包括将多个待分配任务分配至异构多核处理器中的多个内核上的分配结果；计算变异解的适应度分值；根据变异解的适应度分值和初始解的适应度分值确定目标解，目标解是变异解或者初始解中的一组解。本申请具有提高异构多核处理器的工作效率的效果。
主权项：1.一种异构多核处理器的任务分配方法，其特征在于，包括：获取依据多个待分配任务生成的多组初始解，每组所述初始解包括将多个所述待分配任务分配至异构多核处理器中的多个内核上的分配结果；对多组所述初始解中的至少一组解通过优化算法得到变异解，所述变异解包括将多个所述待分配任务分配至异构多核处理器中的多个内核上的分配结果；计算所述变异解的适应度分值,并在计算所述变异解的适应度分值之后，还包括：按照适应度分值降序排序的方式排列变异解和初始解，并判断是否满足：f=F和或t=T和或g=G；其中，f为适应度分值，F为适应度分值阈值；t为实时计时，T为实时计时阈值；g是指将测试解连续迭代g次的期间，每一次迭代后从变异解中确定目标解时目标解均为同一个的次数，G是指允许将测试解连续迭代G次的期间，每一次迭代后从变异解中确定目标解时目标解均为同一个的最大次数；若是，则确定变异解和初始解中适应度分值最大的一组解为目标解；若否，则选择排序在前的预设数量的变异解和或初始解作为测试解，采用优化算法对测试解进行优化得到变异解，并计算f+1，g+1；重复上述方法n次，直至满足f+n=S和或t=T和或g+n=G时，确定变异解和初始解中适应度分值最大的一组解为目标解。
全文数据：
权利要求：
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