摘要

对异构网格环境下的硬实时任务调度问题,不仅考虑了时间约束而且考虑了其安全性能需求,构造了相应的安全效益函数,在此基础上构建了一个安全驱动的任务调度模型。为了解该模型,设计了新的选择算子使得不满足时间约束但安全效益值大的个体也参与到进化中,从而保证种群多样性;设计了一个能够扩大搜索范围的新的杂交算子和增强搜索精度的调整算子。最后引入一个启发式算子,提出了一种搜索能力较强的安全驱动混合遗传算法(security-driven hybrid genetic algorithm,SDHGA)。仿真实验表明,在同等条件下该算法与经典的Min-Min、SD-Min-Min、SAREC和QoSGA等算法相比...