A memetic algorithm combined particle swarm optimization with simulated annealing and its application on multiprocessor scheduling problem
Fuqing Zhao, Jianxin Tang · PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY · 2012
A memetic algorithm, which combines globe search with local search strategies, is presented to deal with the multiprocessor scheduling problem(MSP). During the processes, an improved particle swarm optimization is employed to execute the globe search optimization, and the simulated annealing is adopted to improve the quality of the selected candidates based on a certain strategy. Simulations show that the proposed method performs well on the globe exploration. Experimental results based on MSP show that the algorithm achieved an efficient makespan. Streszczenie. Przedmiotem artykulu jest algorytm memetyczny do optymalizacji szeregowania zadan w systemie wieloprocesorowym (ang. Multiprocessor Scheduling Problem), lączący w sobie strategie wyszukiwania globalnego i lokalnego. W celu optymalizacji wyszukiwania globalnego zastosowano ulepszoną metode optymalizacji PSO (ang. Particle Swarm Optimization) oraz algorytm symulowanego wyzarzania (ang. Simulated Annealing) w celu poprawy jakości wybranych elementow. (Algorytm memetyczny w optymalizacji szeregowania zadan w systemie wieloprocesorowym – optymalizacja PSO i algorytm symulowanego wyzarzania)