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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种基于遗传算法的非精确混合关键任务节能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：CN116185591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310163206.5，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种基于遗传算法的非精确混合关键任务节能调度方法是由张忆文;陈荣堃;马金鹏;郑辉设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遗传算法的非精确混合关键任务节能调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于遗传算法的非精确混合关键任务节能调度方法，包括以下步骤：建立非精确混合关键任务调度模型；对非精确混合关键任务到多处理器的映射进行编码；制定适应度函数，对任务到处理器的任务映射方案进行评估选择；对已有的任务映射方案进行交叉操作和变异操作；计算各处理器任务集的能耗优化速度。本发明基于遗传算法，寻找让多处理器负载均衡的任务映射方案和计算各处理器能耗的最优速度，以确保所有任务都满足截止期限要求并降低系统能耗。

本发明授权一种基于遗传算法的非精确混合关键任务节能调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法的非精确混合关键任务节能调度方法，其特征在于，包括： 建立非精确混合关键任务调度模型； 对非精确混合关键任务到多处理器的映射进行编码； 制定适应度函数，对任务到多处理器的任务映射方案进行评估选择； 对已有的任务映射方案进行交叉操作和变异操作； 计算各处理器任务集的能耗优化速度，并以对应的速度调度任务集； 所述建立非精确混合关键任务调度模型，包括： 多处理器上考虑非精确混合关键周期任务集Γ＝{τ1，τ2，…，τn}，使用抢占固定优先级策略调度该任务集；混合关键周期任务τi由五元组{Ti，Di，ξi，CiLO，CiHI}组成，其中，1≤i≤n，i为整数，Ti表示混合关键周期任务τi的周期；Di表示混合关键周期任务τi的相对截止期限，且其等于Ti；ξi表示混合关键任务τi的关键层次，其值为ξi＝{LO，HI}，混合关键周期任务τi的关键层次为LO时，其为低关键层次任务，混合关键周期任务τi的关键层次为HI时，其为高关键层次任务；CiLO和CiHI分别表示混合关键周期任务τi在系统低模式和高模式下的最坏执行时间；系统处于低模式是指任何任务τi，其执行时间都不超过CiLO；系统处于高模式是指存在高关键层次任务τi，其执行时间超过CiLO但不超过CiHI且为低关键层次任务提供降级服务；如果混合关键周期任务τi为低关键层次任务，则CiHI≤CiLO；如果混合关键周期任务τi为高关键层次任务，则CiHI≥CiLO；处理器集合P＝{Pi，P2，…，Pm}，且这m个处理器结构一样，但彼此互相独立运行，互不干扰；所述固定优先级策略是指，一旦任务的优先级确定以后，其优先级在执行过程中始终保持不变； 对非精确混合关键任务到多处理器的映射进行编码，具体包括： 在系统处于低模式下，用二维矩阵A对任务映射方案进行编码，对应的染色体编码公式如下： 其中，A是一个m×n二维矩阵，其中的元素aij的值只能为0或1，1≤j≤m，j为整数，且aij＝1时表示混合关键周期任务τj划分到处理器i上；令K表示种群中任务映射方案的总数，Ak，1≤k≤K，k为整数，表示系统处于低模式下的第k个任务映射方案； 在系统处于高模式下，用二维矩阵B对任务映射方案进行编码，对应的染色体编码公式如下： 其中，B是一个m×n二维矩阵，其中的元素bij的值只能为0或1，且bij＝1时表示混合关键周期任务τj划分到处理器i上；Bk表示系统处于高模式下的第k个任务映射方案； 制定适应度函数，对任务到多处理器的任务映射方案进行评估选择：具体包括： 选择不同系统模式下各处理器的负载标准差作为任务映射方案的适应度值计算，对应的计算公式如下： 其中，α表示低模式占任务集Γ超周期的比例，0≤α≤1，α为小数；β表示高模式占任务集Γ超周期的比例，β＝1-α，β为小数；表示第k个任务映射方案在低模式下各个处理器负载的标准差；表示第k个任务映射方案在高模式下各个处理器负载的标准差，对应的计算公式分别如下： 其中，表示在低模式下，任务映射方案A中第j个处理器的负载；表示在低模式下，任务映射方案A对应的处理器平均负载；表示在高模式下，任务映射方案B中第j个处理器的负载；表示在高模式下，任务映射方案B对应的处理器平均负载； 制定适应度函数计算而出的适应度值，决定任务映射方案的选择概率，对应的计算公式如下：

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