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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种异构环境的数据流角色负载感知调度方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115904746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211150949.0，技术领域涉及：G06F9/54；该发明授权一种异构环境的数据流角色负载感知调度方法是由洪凯;王磊;陈琳琪;王晨光设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异构环境的数据流角色负载感知调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种异构环境的数据流角色负载感知调度方法，首先输入数据流图模型表示，再通过初始化负载因子，建立感知队列，使用LAQPSA算法调度入队，最后输出调度结果。本发明的方法提出的角色划分机制对异构资源差异性做出了更进一步的描述，通过前驱角色入队方法定义了角色的通信开销，使用极值描述法更好地定义了计算平台的差异性，建立感知队列使挖掘数据流图中并行性更容易，初始负载因子和波动值在发挥异构平台处理能力的基础上维护了计算平台的调度均衡性，进一步降低了整体调度跨值和提高调度加速比，满足了异构环境下的调度需求，同时有效提高了数据流角色的调度性能和挖掘数据流图的并发特性。

本发明授权一种异构环境的数据流角色负载感知调度方法在权利要求书中公布了：1.一种异构环境的数据流角色负载感知调度方法，具体步骤如下：步骤一、输入数据流图模型表示；对待求解任务进行数学建模，任务模型使用DAG图进行描述，即使用四元组G＝{V,E,C,W}对任务模型进行刻画；其中，V＝{vi|i＝1,2,3…,n}表示待求解任务图中的任务集合，vi表示任务集中编号为i的任务，n＝|V|表示任务集合数量，E＝{vi,vj|1≤i≤n,1≤j≤n}表示任务集合中任意两个任务之间存在关联关系，即任务vi和任务vj之间存在有向边关系，C＝{cij|1≤i≤n,1≤j≤n}表示任务集合中任意两个具有关联关系任务的通信开销，cij表示任务i与任务j之间的通信开销，任务i是任务j的前驱任务，任务j是任务i的后继任务，W＝{wij|1≤i≤n,1≤j≤m}表示任务i在处理器核pj上的计算开销，m为处理器核的总数量；步骤二、初始化负载因子，建立感知队列；在任务优先级划分阶段，根据处理器核数建立对应数量的感知队列Qm；计算处理器核初始负载因子，初始因子ζ0为各个处理器核单位时间内处理相同任务个数的比值，初始因子ζ0中各个分量Q1:Q2:...:Qj表示各个处理器内核在单位时间内所处理相同负载量任务的数量；计算每个任务的优先级别Levelvi,i＝1,2,…n，处理器核初始负载因子ζ0如式1所示：ζ0＝Q1:Q2:...:Qj,j≤m1计算队列负载阈值η，如式2所示：η＝maxQi-minQj2其中，Qi和Qj分别为初始负载因子容量最大的队列和初始负载因子容量最小的队列；任务的优先级别Level计算从入口任务开始，如3式所示： 其中，cji为前驱任务vj和任务vi之间的通信开销，cik为任务vi和后继任务vk之间的通信开销，wi,p为任务vi在处理器p上的计算开销，没有前驱任务的入口任务优先级别计算如式4所示： 其中，ck为入口任务ventry与后继任务vk之间的通信开销，wentry,p为入口任务在处理器p上的计算开销；步骤三、LAQPSA算法调度入队；约定任务按照优先级顺序分配给处理器核队列，在进行任务的入队过程中，任务起始时间EST、任务结束时间EFT、处理器核可用时间Avail和调度波动值σ如式5～8所示：σi＝ζmax-ζmin5 EFTvi＝ESTvi+wi,j7Availj＝EFTvi8其中，ζmax和ζmin表示负载因子，λ表示通信系数，cki表示任务vk与任务vi之间的通信开销，wi,j任务vi在处理器j上的计算开销；入队编号的选择主要根据当次调度波动值σ、任务起始时间EST、任务结束时间EFT和处理器核可用时间Avail四个参数决定，具体步骤如下：入队前获取上一次调度后负载因子的ζmax和ζmin，计算当次调度时的调度波动值，将初始负载因子负载阈值η和调度波动值进行比较；情况一：若波动值σ小于η，如上述式6、式7所定义，等待任务调度到结束时间最小的处理器核队列上；目标队列中存在等待任务前驱任务，λ＝0；目标队列不存在等待任务前驱任务，则λ＝1；同时如式7描述更新处理器核可用时间，目标处理器核队列容量Q值自增；情况二：若波动值σ不小于η，等待任务调度到ζmin对应的处理器核队列上；若ζmin对应的处理器核队列存在且不唯一，等待任务分配给结束时间最小的处理器核上；当目标队列同样存在等待任务前驱任务，λ＝0；目标队列不存在等待任务前驱任务，则λ＝1；最后更新处理器核可用时间，更新目标处理器核队列容量Q值；步骤四、输出调度结果；通过随机生成不同任务数量的DAG图作为实验任务集，采用调度长度ScheduleLength，SL和任务加速比SpeedupRatio，SR两个参数作为评价指标，再与HEFT算法和PQDSA算法进行实验对比，调度长度SL和加速比SR表达式如下：SL＝min{EFTvexit}9 其中，EFTvexit表示任务图中出口任务的结束时间，调度结果的SL值越小，该算法的调度效率越好，加速比表示任务在单个处理器核上执行任务的结束时间与调度长度的比值，Texit表示出口任务结束时间，P表示所有的处理器核，调度算法产生SR值越大，说明算法调度性能越高效。

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