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异构计算系统中基于改进遗传算法的多目标优化任务调度研究的任务书
一、研究背景及意义
随着计算机技术的发展，随着数据量和计算量的快速增长，计算机系统和应用领域中对计算能力要求的提高逐渐显现。传统的计算系统，比如单晶体处理器或多核处理器已经不能满足当代复杂任务的需求，异构计算系统的出现使得深度学习模型的训练和推理加速、复杂工程计算和计算化实验的性能提升成为可能。
然而不同类型的异构处理器如GPGPUs、FPGAs、DSPs和ASICs等都具有不同的指令集和数据流，需要根据算法的特性选择最佳设备进行计算。在多任务环境中，如何最优地平衡不同应用的调度、通信和数据传输是一个非常棘手的问题。如何在异构计算系统中对多个目标进行调度优化是一个非常热门的研究方向。
因此，本研究将基于改进遗传算法对多目标优化任务调度进行研究，以期在科学计算、大数据处理和深度学习等各种领域中取得更好的性能表现和更高的效率。
二、研究目标
本研究的主要目标是设计一种基于改进遗传算法的多目标优化任务调度算法，并使用实验和仿真来验证该算法在异构计算环境中的有效性。
具体目标如下：
1.设计一种适合于异构计算环境的多目标优化算法，该算法能够充分利用各种异构处理器的特点和优势，最优化地平衡不同应用的调度、通信和数据传输问题；
2.使用最优算法进行多目标优化任务调度，并在各种异构处理器上进行实验验证其有效性；
3.提取多样性度量统计存在于异构计算环境中的任务，以保持任务多样性并研究它们在执行过程中的影响；
4.确定并测试不同的评价指标，以评估任务调度算法的性能，例如执行时间、负载平衡、资源利用率等；
5.对算法进行参数调节和对比实验，以便在异构计算系统中优化多目标优化任务调度算法的性能。
三、研究内容
本研究的主要研究内容如下：
1.异构计算系统的理论基础
介绍异构计算系统的发展历程、异构处理器的结构，以及异构计算系统的理论基础，为后续多目标优化任务调度的算法设计和实验测试奠定理论基础。
2.多目标优化问题的研究
介绍多目标优化问题的定义、特点、求解方法和评价指标，为后续多目标优化任务调度问题的设计提供理论依据。
3.改进遗传算法的设计与实现
改进遗传算法是一种常用的解决多目标优化问题的算法，在本研究中将对遗传算法进行改进和设计，以适应任务调度问题。
4.多目标优化任务调度算法的设计与实现
在设计与实现的过程中考虑性能均衡、并行计算、调度策略等方面的因素，以设计出适合异构计算环境中的多目标优化任务调度。
5.实验与仿真
本研究将使用实验和仿真来测试和验证设计的多目标优化任务调度算法的有效性和性能。交叉验证和对比实验将被执行。
四、研究预期成果
预期本研究将能够建立一种基于改进遗传算法的多目标优化任务调度算法，该算法能够适应异构计算环境中的任务调度问题，并在各种异构处理器上实现高效的多目标优化任务调度。预期成果包括但不限于：
1.建立异构计算系统中基于改进遗传算法的多目标优化任务调度算法；
2.使用实验和仿真验证算法在异构计算环境中的有效性和性能；
3.发表相关的学术论文并提交会议报告；
4.将设计的算法开源供给相关领域的科学家和工程师使用。