基于混合遗传算法的并行测试任务调度研究
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院 北京 100191

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TP206TN06

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Research on hybrid genetic algorithm for parallel test task scheduling
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School of Automatic Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China

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    并行测试任务调度核心是将资源合理地分配给测试任务,合理排列任务的执行顺序,最终使整个系统任务执行时间最短。本文提出了一种基于改进的混合遗传算法的并行任务调度算法,并以该算法为基础运用WPF和SQL Server技术实现了一个任务调度工具软件。算法采用一种结合贪婪算法思想的基因编码方式和交叉变异方法;设计了尺度变换的适应度函数,采用确定式采样选择方法,提高了种群质量。试验结果表明该方法及该工具软件可以有效地解决并行测试任务调度问题。

    Abstract:

    One of the key problems to the parallel test task scheduling is distributing resources to tasks and arranging the execution order properly to make sure the test time shortest. A hybrid genetic algorithm and software based on WPF are proposed for the parallel test task scheduling in this paper. The algorithm combines the advantages of genetic algorithm and greedy algorithm, which introduces an improved method for chromosome coding and crossover. And it designs a fitness scaling function and uses the Deterministic Sampling method in order to improve individual quality. The results show that the algorithm and the software can solve the parallel test task scheduling problems effectively.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

秦勇,梁旭.基于混合遗传算法的并行测试任务调度研究[J].国外电子测量技术,2016,35(9):72-75

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  • 在线发布日期: 2016-10-20
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