田茜, 孙丹枫, 邬惠峰, 胡俊杰
视觉引导的柔性制造系统逐步集成视觉感知、智能算法与实时运动控制等多类计算密集型任务,需引入异构计算单元以提供充足的算力资源。但任务间依赖关系复杂,不同计算资源执行效率差异显著,为提升整体任务执行效率,有必要通过任务调度算法对任务执行顺序与计算资源分配进行优化。现有异构调度方法主要包括基于规则的启发式算法和元启发式算法,其中前者搜索能力有限,而后者在调度搜索空间的挖掘与解质量提升方面仍存在改进空间。为此,提出了一种分层启发式算法(Hierarchical Heuristic Algorithm,HHA)用于有向无环图任务调度,通过遗传算法与离散蚁群优化算法的协同,实现对任务调度方案的分阶段寻优,在保证调度可行性的同时有效提升解的质量。对比实验结果表明,与GA-DE、NGA、HGA和HEFT等典型算法相比,所提出的HHA算法在完工时间指标上分别取得了0.77%、0.87%、4.82%和8.59%的性能提升,验证了其在异构控制系统调度问题中的有效性。