【摘 要】
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任务调度是集群系统的关键技术之一，针对总线结构 DAG模型下的任务调度问题，提出一种基于混沌改进的遗传模拟退火算法，简称Chaos-GSA。该算法在原有遗传模拟退火算法的基础上引
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任务调度是集群系统的关键技术之一，针对总线结构 DAG模型下的任务调度问题，提出一种基于混沌改进的遗传模拟退火算法，简称Chaos-GSA。该算法在原有遗传模拟退火算法的基础上引入混沌系统，改进种群初始化方法和交叉、变异算子，提高算法的收敛速度，并在降温时考虑染色体资源平均利用率，使具有较大资源利用率的个体更容易被选择。实验结果表明：该算法与传统 GSA算法相比，有明显的优越性，可以减少时间跨度，提高资源的利用率。
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