进程分配之交叉分配法

1.思路

创建三个进程,给定一段区间,把任务轮流分配给三个进程,任务0给进程0,任务1给进程1,任务2给进程2,任务3给进程0…

2.进程的交叉分配法 实现 查找质数

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>


#define LEFT 30000000
#define RIGHT 30000200
#define N  3

int main()
{
pid_t pid;
int i,j,Flag;
int n;

for(n = 0; n < N; n++)
{
     pid = fork();
     if(pid < 0)
     {
             perror("fork()");
             exit(1);
     }


     if(0 == pid)
     {
             for(i = LEFT+n ; i <= RIGHT; i += N)
             {
                     Flag = 1;

                     for(j = 2; j <= i/2; j++)
                     {
                             if(0 == i % j)
                             {
                                     Flag = 0;
                             }
                     }

                     if(Flag)
                     {
                             printf("[%d] %d is a prime\n", n,i);
                     }

             }

             exit(0);
     }
}

for(n = 0; n < N; n++)
{
     wait(NULL);
}

return 0;
}

在这里插入图片描述

### 启发式任务分配的类型 启发式任务分配是一种基于经验规则的方,用于解决复杂的优化问题。这些方通常不依赖于严格的数学证明来保证全局最优解,而是通过设计合理的搜索策略,在合理的时间内找到接近最优的解决方案。 #### 常见的启发式任务分配类型 1. **贪心算 (Greedy Algorithm)** 贪心算在每一步都选择当前状态下看起来最佳的选择,而不考虑整体影响。这种方简单高效,但在某些情况下可能导致次优解[^1]。 2. **模拟退火 (Simulated Annealing)** 模拟退火借鉴了物理中金属冷却的过程,允许在一定概率下接受较差的解,从而跳出局部最优陷阱。它适用于具有复杂能量景观的任务分配问题[^2]。 3. **遗传算 (Genetic Algorithm)** 遗传算模仿生物进化过程,通过对种群进行选择、交叉和变异操作逐步改进解的质量。其优势在于能够探索较大的解空间并发现潜在的优质解[^2]。 4. **蚁群优化 (Ant Colony Optimization, ACO)** 受蚂蚁觅食行为启发,ACO利用信息素机制引导路径选择,适合求解组合优化问题中的任务分配场景[^1]。 5. **粒子群优化 (Particle Swarm Optimization, PSO)** 粒子群优化通过群体协作寻找最优位置,常应用于连续域上的任务分配问题。它的特点是收敛速度快但容易陷入早熟现象。 --- ### 应用场景分析 启发式任务分配广泛应用于多个领域: 1. **生产制造** 在生产线调度中,使用遗传算或模拟退火可以有效减少机器闲置时间和工件等待时间,提高设备利用率。 2. **物流配送** 对于车辆路径规划问题(VRP),蚁群优化被用来最小化运输成本的同时满足客户需求和服务时限约束。 3. **云计算环境下的资源管理** 数据中心内的虚拟机迁移、负载均衡等问题可以通过粒子群优化实现动态调整,降低能耗并提升服务质量(QoS)[^2]。 4. **实时多任务处理** 在嵌入式系统或者操作系统层面,采用启发式的优先级设定规则可以帮助完成紧急任务而不会牺牲其他非关键进程的表现。 以下是初始化种群的一个Python代码示例,展示了如何构建基础数据结构以支持进一步的优化计算: ```python import random def initialize_population(population_size, task_count, resource_limit): """ 初始化种群,每个个体表示一种可能的任务分配方案。 :param population_size: 种群规模大小 :param task_count: 总共需要分配的任务数量 :param resource_limit: 单位资源的最大可用量 :return: 返回由若干候选解组成的列表形式的种群 """ population = [] for _ in range(population_size): individual = [random.randint(0, resource_limit) for _ in range(task_count)] population.append(individual) return population ``` --- ### 结论 综上所述,不同类型的启发式任务分配各有特点及其适用范围。实际应用时需综合考量问题特性以及算性能表现来进行适当选取与定制开发[^2]。
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