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基于混合粒子群蚁群优化的众核处理器调度算法研究的开题报告
一、研究背景
随着信息时代的不断发展，科学计算和数据处理的需求越来越大，特别是在国防、地质勘探、核能、航空航天、天气预报等领域，对计算和处理的要求也越来越高。随着计算机硬件技术的不断更新，众核处理器已经成为了新一代高性能计算机的主流方向。
众核处理器由多个核心单元组成，各个核心之间可以实现并行的计算，进而提高整个系统的性能。而众核处理器的性能也依赖于其调度算法的优劣。良好的调度算法可以提高众核处理器的并行度和执行效率，进而提高整个系统的计算能力。
二、研究目的
本文旨在研究一种基于混合粒子群蚁群优化的众核处理器调度算法，能够在保证任务完成时间的前提下，最大化众核处理器的利用率，提高系统的整体性能。
三、研究内容与方法
研究内容：构建基于混合粒子群蚁群优化的众核处理器调度算法；通过实验分析不同级别的任务调度下算法的执行效率和任务完成时间。
研究方法：首先，分析众核处理器的调度问题，确定算法的目标函数，构建混合粒子群蚁群优化算法模型；其次，根据模型设计众核处理器调度算法；最后，进行实验验证算法的可行性和有效性。
四、研究意义
1、提高众核处理器的利用率，提高整个系统的计算能力。
2、提高任务完成时间，为实际应用场景中的任务调度提供理论基础和实际指导。
3、为众核处理器的发展和应用提供科学依据。
五、预期成果
1、建立基于混合粒子群蚁群优化的众核处理器调度算法。
2、通过实验数据验证算法的有效性和可行性。
3、在算法的优化方向、应用场景等方面提出新的研究思路和建议。
六、可能存在的问题和解决方案
1、算法复杂度较高：通过进一步分析和优化模型，减少算法的计算量和时间。
2、实验数据不够充分：增加实验的样本量和覆盖度，扩大实验结果的可靠性。
七、研究进度安排
时间节点研究内容
第一年研究众核处理器调度算法理论，构建混合粒子群蚁群优化算法模型。
第二年通过实验验证算法的有效性和可行性，对算法进行优化和改进。
第三年在算法的应用方向和优化方向等方面进行深入的研究和探讨。
八、参考文献
1、谢波,黄友仕,李跃平,等.多目标润滑调度问题的混合群体算法研究[J].计算机应用,2018,38(09):2622-2626.
2、苏斌,康芳,郭韦东,等.基于混合蚁群算法的智能制造调度研究[J].自动化学报,2019,45(04):842-849.
3、刘永祺,郭亮,刘景兴,等.基于改进蚁群算法的在线考试调度研究[J].时空地理信息,2019(S1):166-169.
4、弓龙,朱元昊,任志强.基于任务拆分算法的众核处理器并行调度优化研究[J].软件学报,2016,27(05):1198-1216.
5、杨晨曦,张立明.一种面向众核处理器的高效调度方法[J].计算机工程,2019,45(03):25-30.