10.3969/j.issn.1000-3932.2020.05.005
基于自适应t分布的改进粒子群实时任务调度算法
针对信息物理融合系统(CPS)中实时任务调度存在效率低和无法满足用户多种服务质量(QoS)需求的问题,提出一种基于自适应t分布的改进粒子群实时任务调度算法(t-PSO).首先,该算法在传统粒子群算法(PSO)的基础上,引入了自适应t分布的变异机制,达到提高收敛速度和避免算法陷入局部最优的目的.其次,以任务完成时间、任务总成本和服务质量为衡量标准设置适应度函数来完成任务调度.最后,与粒子群算法、柯西变异粒子群算法(Cauchy-PSO)进行任务调度仿真对比实验.结果表明:相同的实验条件下,t-PSO算法具有更好的整体性能,在任务完成时间、任务总成本和服务质量上的表现都明显优于其他两种算法.
信息物理融合系统、自适应t分布、粒子群优化、实时任务调度、服务质量
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TP18(自动化基础理论)
2020-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
393-397,424
