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摘要：本发明公开了一种具有抢占粒度限制的并行处理器调度方法，主要解决现有最优算法效率随问题规模增大而急剧下降的问题。该方法包括S1根据调度问题的限制性抢占属性约束和最小化最大完工时间的调度目标，提出七个数学规划公式；S2调用Python的gurobipy库，将步骤S1得到的数学规划公式传入gurobipy的Gurobi数学优化器；S3通过调用Gurobi数学优化器计算问题的最优解，得到最优调度方案。通过上述方案，本发明所述方案能确保输出问题最优解，与现有最优解算法相比，能够支持更大规模问题的求解。

主权项：1.一种具有抢占粒度限制的并行处理器调度方法，其特征在于，包括如下步骤：S1根据调度问题的限制性抢占属性约束和最小化最大完工时间的调度目标，提出七个数学规划公式；规则如下：规则1：每个任务的任务分片顺序执行，将该属性编码为公式： 其中，Γ是任务集合，Tj表示集合Γ中的第j个任务，表示任务Tj的第i个任务分片，表示任务分片的开始执行时刻，表示任务分片的执行时长，Lmax是任何一种启发式算法计算出的可行调度方案的最大完成时间，pj是任务Tj的执行时长；规则2：如果来自不同任务的两个任务分片被安排至同一台机器上，则这两个任务分片必须顺序执行，将该属性编码为公式： 其中，Μ表示机器集合，Mu表示Μ的第u个机器，是决策变量，表示任务分片在机器Mu上执行，表示任务分片不在机器Mu上执行，∧表示逻辑与运算，∨表示逻辑或运算，表示蕴含运算；规则3：除最后一个任务分片外，每个任务分片的执行时长要么不小于k，要么等于0，将该属性编码为公式： 其中，k是抢占粒度，任务被抢占时必须连续执行k个时间单位，否则不能被抢占，pj是任务Tj的执行时长，是任务Tj的最后一个任务分片；规则4：如果一个任务分片的执行时长是0，则它不能被分配给任何机器执行，将该属性编码为公式： 规则5：如果一个任务分片的执行时长大于0，则它应该被分配给一台机器执行，将该属性编码为公式： 规则6：当一个任务被抢占后形成多个任务分片，它的所有任务分片的执行时长总和等于该任务的执行时长，将该属性编码为公式： 规则7：调度目标为最小化所有任务的最大完成时间，将该目标约束编码为公式： S2调用Python的gurobipy库，将步骤S1得到的数学规划公式传入gurobipy的Gurobi数学优化器；S3通过调用Gurobi数学优化器计算问题的最优解，得到最优调度方案。

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