管理会计计算题复习题_文档34-第2页
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管理会计计算题复习题_文档34-2
某公司产销三种产品,有关资料如下:销售单价(元)；销售单价(元)单位变动成本(元)预计销量；I3528；甲%；II106；乙%；III2516；丙10740%；该公司的月固定成本为2000元；要求：（1）计算该公司的贡献边际率和多品种保本额；（2）计算销售额为100000元时的利润；Pb销售结构cmcmR甲
某公司产销三种产品, 有关资料如下:
销售单价(元)
单位变动成本 (元)
销售结构销售单价(元)
单位变动成本 (元)
7 40%该公司的月固定成本为2000元。要求： （1）计算该公司的贡献边际率和多品种保本额。（2）计算销售额为100000元时的利润。P
3 30% 多品种贡献边际率=40%X40%+50%X20%+30%X40%=38% 多品种的保本额=%=63158元 利润=%-12X元 某公司产销I II III 三种型号产品, 有关资料如下:2000
该公司的固定成本为15500元。要求：计算综合保本额及各产品的保本销售额。P
多品种贡献边际率=20%X35%+40%X15%+36%X50%=31% 综合保本额=1000元 I产品保本销售额=500元 II产品保本销售额=00元 III产品保本销售额=000元
四、经营杠杆系数的计算 企业某年度6月份实际销售量为800公斤，原来预测该月的销售量为840公斤，平滑指数?＝0.4。请运用平滑指数法预测7月份的销售量。 7月份销售量预测数＝0.4×800＋（1－0.4）×840＝824（公斤）假设平滑指数为0.6，9月实际销售量为600千克，原来预测该月销售量为630千克，则预测10月销售量为（）千克。假定某企业现生产销售甲产品60000件，销售单价5元，单位变动成本3元，固定成本为60000元。计划期销售单价和成本水平不变。要求：1、计算该企业甲产品的经营杠杆系数； 2、假定计划期甲产品的销售量增加到72000件，而售价与成本水平不变。预测计划期的利润是多少？（2009年7月 10分） Tcm=（p-b）X =（5-3）×0元P=Tcm-a=120 000 C 元 DOL=120 000 ÷ 60000=2销售变动率=（7）÷60000=20% 计划期营业利润=60000 × （1+20% × 2）=84000元企业本年产品的销售收入1000万元，变动成本600万元，固定成本为200万元。下一年度销售量增加20%，单价和成本水平不变。要求：1、计算该企业经营杠杆系数；
2、预测计划期的利润是多少？ Tcm=（p-b）X= 万元 P=Tcm-a=400 C 200=200万元 DOL=400/200=2计划期营业利润=200X（1+20%X2）=280万元已知：某企业只生产一种产品，全年最大生产能力为1200件。年初已按100元/件的价格接受正常任务1000件，该产品的单位完全生产成本为80元/件（其中，单位固定生产成本为30元）。现有一客户要求以70元/件的价格追加订货。
要求：请考虑以下不相关的情况，用差别损益分析法为企业作出是否接受低价追加订货的决策，并说明理由。（1）剩余能力无法转移，追加订货量为200件，不增加专属成本；（2）剩余能力无法转移，追加订货量为200件，但因有特殊要求，企业需追加1 000元专属成本；
（3）同（1），但剩余能力可用于对外出租，可获租金收入5 000元；（4）剩余能力无法转移，追加订货量为300本，可使深加工能力达到100%，并使废品率件；因有特殊要求需追加1000元专属成本。
降低为零。（1）单位变动成本＝80－30＝50（元/件）
（1）直接出售甲产品收入＝1000×85%×20
初步判定单位变动成本&订货价格
差别损益＝（70－50）×200＝4000（元） 应接受订货＝17000（元）深加工后乙产品相关损益＝1000×85%×（1－2%）×28－1000×85％×5＝19074（元）（2）差别损益＝＝3000（元）
差别损益＝1＝2074（元） 应应接受订货（3）差别损益＝＝－1000（元） 应拒绝订货（4）差别损益＝200×（70－50）＋100×（70－100）－1000＝0
接受或拒绝订货均可 已知：某企业每年生产1 000件甲半成品。其单位完全生产成本为18元（其中单位固定性制造费用为2元），直接出售的价格为20元。企业目前已具备将85%的甲半成品深加工为乙产成品的能力，但每深加工一件甲半成品需要追加5元变动性加工成本。乙产成品的单价为28元。假定乙产成品的废品率为2%。要求：结合下列不相关的情况，用差别损益分析法为企业作出是否深加工甲半成品的决策。（1）深加工能力无法转移；（2）深加工能力可用于承揽零星加工业务，预计可获得贡献边际4 000元；（3）同（1），如果追加投入5 000元专属成深加工2差别损益＝＝－1926（元）应直接出售（3）差别损益＝－5）－5000＝－2000（元）
应拒绝加工某公司只生产一种产品，正常售价为165元/件，生产能力为年产20000件。但目前生产能力尚剩余20％。现有一客户需要此种产品3000件，定价为50元/件。该产品的单位产品成本资料如下：直接材料 20元
10元变动性制造费用10元
固定性制造费用 15元单位产品成本55元
要求：（1）判断公司是否接受该订货？如接受可获多少利润？（2）若追加订货需增加一台专用设备，价值4000元，判断公司是否应接受该订货？
（1）剩余生产能力＝20000×20％＝4000（件）单位变动生产成本＝20＋10＋10＝40（元/件）边际贡献＝3000×（50－40）＝30000（元） 如何安排。 应当接受该订货，可获边际贡献30000元。 （2）增加专用设备后可获边际贡献＝30000－（元）应当接受该订货，可获边际贡献26000元。某企业现有生产能力40000机器小时，尚有20％的剩余生产能力，为充分利用生产能力，准备开发新产品，有甲、乙、丙三种新产品可供选择，资料如下：产品名称
单件定额机时变动成本甲
12 10要求：
（1）根据以上资料作出开发哪种新产品的决策。 （2）如果丙产品的年市场需要量是600件，为充分利用生产能力又将 由上表可知：从单位贡献边际来看，甲、乙两种提供的较多，但丙能提供的贡献边际总额最多，为14400元，所以，开发丙产品较为有利。（2）如丙产品的年市场需求量为600件，为充分利用生产能力，首先应安排丙产品600件的生产，这时仍剩余机时2000小时（8000－600×10）。由于甲产品单位机时提供的贡献边际是1.25，乙为1.5，因而剩余的机时应全部安排乙产品的生产，可以生产乙产品100件（2000?20），这样才能使企业的贡献边际最大，为13800元（600×18＋100×30）。某企业组织多品种经营，其中有一种变动成 本率为80%的产品于2004年亏损了10000元，其完全销售成本为110000元。假定2005 年市场销售、成本水平均不变。假定与该亏损产品有关的生产能力无法转移，试确定2005年是否继续生产该亏损产品？ 该亏损产品的销售收入成（元） 机械化生产 3000=00=100000元 该亏损产品的变动成本4 自动化生产 5000=%=80000元 该亏损产品的贡献边际=00=20000元因为亏损产品的贡献边际大于零，所以该亏损产品应该继续生产。某企业每年生产A半成品5000件，销售单价45元，单位变动成本20元，固定成本总额150000元，如果将半成品进一步加工为成品，销售单价可提高到80元，但需追加单位变动成本23元，专属固定成本80000元。 要求：根据上述资料做出半成品马上出售或者继续加工后出售的决策。（分） 半成品继续加工后出售的相关收入为 （80-45）X元 半成品继续加工后出售的相关成本为 23X=195000半成品继续加工相关损益为000=-20000元因为半成品继续加工相关损益小于零,所以,半成品不宜继续加工某企业生产一种产品，可采用机械化、自动化两种设备进行生产。有关资料如下：
年固定成本（元）
单位变动2要求：根据上述资料做出在不同产销量下选用不同方案的决策。（2008年1月 20分） 假设该产品的年需要量为X件。则 机械化生产的年成本Y=3000+4X 自动化生产的年成本Y=5000+2X 机械化生产和自动化生产的成本分界点 X=（）÷（4-2）=1000件当X＜1000时，机械化生产的成本最低，所以应采用机械化生产方案当X＞1000时，自动化生产的成本最低，所以应采用自动化生产方案某企业现有生产能力为直接人工小时10000小时，可用于生产A或B产品，单位售价分别为A产品20元和B产品30元；单位变动成本分别为A产品16元和B产品21元；单位产品定额工时分别为A产品2小时和B产品6小时。要求：做出在现有生产能力下生产A或者B的决策。单位贡献边际： A产品=20-16=4元 B产品=30-21=9元包含各类专业文献、幼儿教育、小学教育、专业论文、文学作品欣赏、高等教育、外语学习资料、各类资格考试、管理会计计算题复习题_文档34等内容。　
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并行任务调度算法研究86
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第’’期!马!丹等%并行任务调度算法研究!+.’+并行任务调度算法研究!马!丹’!张!薇’!!李肯立’&华中科技大学计算机学院#湖北武汉)武汉军械士官学校#湖北武汉)$’(#&&%)!!(#&&%&摘!要!对已有的并行任务调度研究方法进行了分类#并对各种并行任务图模型进行了阐述%在此基础上主要介绍了表调度&基于任务复制以及基于集群等的调度技术思想#进而对这几种调度技术的典型算法作了简略的分析%最后对并行任务调度问题的未来研究方向进行了展望%关键词!并行计算!任务调度&$中图法分类号!*+#’,!!!文献标识码!-!!!文章编号!’&&’$#,.&!&&)’’$&&.’$&)/;&-=4?70&@4A+:?=2B=C:8&349&’’!’!E!JD-6:5F-GHIB7KLB5$=7!&’!&#$%%&%%)+,-.!/+01$%-2#-9:-#$2%&%;+$02/+&-5)#&&%)!($520#!!;+$02=.&202#-?!=!’(*348%’&38!(!@#0&-)B@!;+$02/+&-5)#&&%&!($520$8%’A%M!&#$%&’$=:887A7B8BN7809:?:==B=0:8O8;&B21=75B0&428:5284@B@42B=84A:?:==B=0:8O&?:&8(K0@:75=750?421;B8&@993!0&BP:87;72B:84A=7808;&B21=750:8O21=7;:0745$P:8B28;&B21=B?$P:8B28;&B21=75(C1?0&B?70A4;18B845&9&:&0&B:5:=8780407;:=:=4?70&@4A:P4QBP:87;8;&B21=750B;&54=47B8(C75:==709?48B;080&B27?B;07454A:?:==B=0:8O339&&&3998;&B21=75750&BA101?B(&%+#*(),%-#:?:==B=M4@1075:8O/;&B21=759&&*+即确定任务节点映射到哪一个具体的处理单元上!简单表述!!引言在并行计算与处理中!如何把复杂应用程序的所有任务调并追求最小的整个执行时间的问题一直是度到多处理器系统!对该问题寻求最优解在绝大多数众所周知的难题&一般来说!当任务图是自由的情况下是G+完全问题&但少数情况例外!树结构而所有任务节点是相同权值并且处理器数目不限时!’(F1’提出了一个线性时间复杂度的最优解&当任务图是任意%&为%-8875T):A5$2!&:&5!5#A5代表C$D*&其中:C$C!任务节点!A2表示任务节点的个数!D代表处C代表处理单元!理单元的个数&&任务的具体调度!即对于所有的处理单元!映射在其上的相应任务节点具体何时开始执行!可以表述为D*其中&表示任&!$)&#$-&+&52T4C4:&:&::&:T’5$5$3%5$:5AC务:这两个阶段可以显式5的开始执行时间&在调度算法中!如基于M也可能根本看不出这地反映出来!=180B?的调度算法#两个阶段的分界!如基于表的调度算法&考虑到任务图的基本信息以及处理单元本身和其互连结构的基本信息是否在应用程序执行前可以得到!已经调度好的任务是否可以由于其处理单元失效而实时迁移等因数可以把并行任务调度算法分为两大类&一类假设任务图和处理单元相关的信息在程序执行前可以精确获取!调度好的任务节点不能迁移!基于这类假设的调度算法称为静态调度算法!也叫编反之则称为动态调度算法!也叫实时调度算译时间调度算法#法&前者存在如何精确获取所需信息的问题!但其可凭借成熟的模型组织有效而具体的启发式算法!文献中大多数算法均属于此类算法#后者需要程序实时执行期间得到相应调度信息来调度任务!有许多不确定因数存在!调度开销一般较大!但在大型分布式系统如网格计算中该类算法不失为有效的方法!也适合于含有条件分支和循环的任务图调度&本文讨论的并行任务调度算法主要限于第一类&图’就已有的并行任务调度算法进行了粗略的分类&结构节点拥有相同权值而处理器个数限定为两个时!M4AA@:5!()等’提出了R&$时间复杂度&的最22代表任务节点的个数$’(优解#随后/B0&7#对M4AA@:5的算法进行了改进得到了几乎是线性复杂度的最优解&上述三种情况都没有考虑节点之间的通信情况&另外在一些限制条件下基于任务复制的调度算’(法也可以得到非指数时间复杂度的最优解&相反!S==@:5)证明了把单位节点权重的任务图调度到+个处理器的问题以及任务节点权重限于一个或两个单位组成的任务图到两个处’(理器的问题都是G+完全问题#+::27@70?741等人&证明了即9使允许任务复制的前提下调度单位权重节点的任意任务图到+个处理器的问题也是G+完全问题&由于在大多数现实的条件下不可能得到非指数时间复杂度的最优解!所以对该问题的大多数研究侧重于如何在满足时间复杂度的前提下获取近似最优解的启发式算法&一般来说!并行任务的调度问题可以看作两个逻辑上相对独立的阶段%$或任务调度&!D:-8875$!所谓的任务映射&9&&!模型的演变与分类万方数据收稿日期!!&&#$&%$!&!修返日期!!&&#$’’$#&研究并行任务的调度问题首先需要建立基本符合并行任*.!*计算机应用研究!&&)年务实际情况的数学模型!在建立并行任务调度模型的过程中!相继使用过树结构&C4?O$U475等结构#但这些结构只能反映任务调度的一些特殊情况#要表示广泛而多样的并行任务调度问题!随着研究的深入!自然而然地运用了图论#目前几个典型的并行任务调度模型都是建立在图的基础上!习惯上称它们为任务图#节点被调度完毕(!从调度列表中顺序取出一个节点)&将节点分配到使它的启动时间最早的处理机器上#这是传统的静一些新的表调度算法是基于动态列表的调度算态表调度算法!法!与静态方法调度列表一经构造就不会改变不同!动态列表算法在每次分配节点之后都重新计算所有未被调度节点的优先级别!并根据新的优先级别来重新安排列表中节点的顺序#这样!动态表调度算法实际分为三步(!确定所有未被调度节点的新优先级别)&选择具有最高优先级别的节点进行调度)#将节点分配到使它的启动时间最早的处理机上#决定节点优先级别的方法很多!有FJC$F7&B80JBQB=&图’!并行任务调度算法分类$’%任务交互图*KH模型#在任务交互图中!图’中每个节点代表并行任务!而其中的无向边表示任务之间的交互#该模型通常用于松散耦合任务的分布式系统静态调度中!具体来说!它建立在各处理器对不同数据集执行相同操作的所谓数据并行的应用上#模型假设所有任务是同时执行并且是相互独立执行的!任务间不存在执行上的时态关系#$!%任务优先图*+H模型#在任务优先图中!图中节点代表并行任务!而图中的有向边不仅代表任务间的相关关系而且表达了相关任务间的通信量#该模型主要用于多处理器系统中紧耦合任务的并行程序调度!适合于控制并行的应用#模型假设任务在开始执行前接收所有需要的输入数据!任务完成后传递产生的输出数据#对绝大多数并行应用!任务优先图能够对应用程序精确建模!因为在该模型中充分考虑了任务之间的时态相关性#文献中大多数并行程序算法是基于此模型的#$#%时态任务交互图**KH模型#它是最近V47&等人在文献&,’中新提出来的!是*+H的改进模型#尽管*+H模型体现了任务间的由通信产生的时态关系!但是有一部分并行应用中某些任务需要在计算与通信之间频繁进行状态转换!即在任务执行的过程中需要进行通信!而不是只在任务的开始和完成时进行通信#也就是说!*+H模型不能反映时态相关任务的并行化!而只能反映任务图中不相关任务的并行化#基于这种考虑!**KH模型允许相关任务在执行$计算%之间进行通信!由于通信可以发生在任务执行的任何阶段!所以相关任务可以并行执行!模型采用任务并行度参数来对此进行反映#因此在该模型的任务图中有向边上不仅有代表通信量的权值!而且有代表相关任务并行度的参数#$)%有向无环图6-H#严格来说!6-H不能说是一种并行任务调度模型!它只是一种应用较为广泛的图#并行任务调度模型中最有代表性的模型*+H主要建立在6-H基础上!所以很多文献中用6-H来代替*+H!在这种情况下两个概念是等同的#!各类算法的研究及比较在具体介绍各种并行任务调度算法之前!先讨论以下几种基本的任务调度技术#$!!表!%&’(&调度表调度的基本思想是通过对节点的优先级别进行排序来构造一个调度列表万方数据!然后重复以下两个步骤直到任务图中所有C7?80%!J+$J45&B80+:0&%!J+*$J45&B80+?4;B8875&*7@B%M+$M?707;:=+:0&%等##$&!基于任务复制的调度基于任务复制调度算法的思想主要是在一些处理器上冗余地映射任务图中的一些任务!以达到减少处理器之间通信开销的目的!即它利用处理器的空闲时间复制前驱任务!可以避免某些前驱任务的通信数据的传输!从而减少处理器等待的时间间隙#根据选择复制任务的不同策略可以形成不同的基于任务复制的调度算法!一些算法仅仅只复制直接前驱任务!而有些算法复制所有可能的前驱任务#与其他的调度技术相比!该类算法有比较高的时间复杂度!同时大多数情况下要求不受限制的处理器数目#但它可能得到最优解##$#!基于任务集群!)*+’(,-&或聚类的调度该类算法的基本思想是把给定任务图的所有任务映射到数量不受限的集群上#在算法的每一步!选择进行集群$M=18$B?75&%的任务可以是任何任务而不必是一个就绪的任务#在每个集群循环中是把上一步的一些集群合并成为新的集群#如果两个任务分配到同一个集群!则表示它们在同一个处理器上执行#除了执行集群的步骤外!算法还必须对完成映射的集群进行最后的调度!即对集群中的任务在每个处理器上进行时间先后排序#如果处理器数目有限!在集群步骤中还必须考虑使集群的数目与可用的处理器数目相等##$.!非确定性调度非确定性调度技术又称为随机搜索调度技术!它主要是通过有导向的随机选择来搜索问题的解空间而并不是单纯的随机搜索#这类技术组合前面搜索结果的知识和特定的随机搜索特点来产生新的结果#遗传算法是最流行和使用最广泛的该类技术!它们的调度时间一般高于使用其他技术的调度算法!适合于某一种任务图的控制参数优化集并不适合于另一种类型的任务图!即对新的任务图遗传算法需要长时间的训练学习#另外!模拟退火方法也属于该类型技术#除单独使用上述几种技术以外!很多调度算法也综合利用两种以上的基本技术#针对以上的调度算法基本技术!归纳各类调度技术的典型算法如下$对所有算法!6表示任务节点数目)-表示任务图中边的数目)*表示处理器数目%($’%表调度的典型算法!FJCW*$F7&&B80JBQB=C7?80X70&W807@:0B2*7@B%算法&%’#最简单的表调度算法!属于YG+类#基本步骤是从调度列表中取出任务!然后把该任务调度到使其能最早开始执行的处理器上$不0##第’’期!马!丹等’并行任务调度算法研究!).#)!使用任务插入的方法!&算法的时间复杂度为R#!&6然后对不满足一定条件的复制任务进行删去操作&算法器上&#的时间复杂度为R#!&6!算法Z&同样属于K/F#K58B?0745/;&B21=75B1?7807;&&F它与FJ在调度除入口节YG+类&CW*算法主要的不同在于’点以外的所有节点时考虑能否在已调度任务的时间间隙中插!入该任务&算法的时间复杂度为R#!&6.%!算法$&属于Y主要*C#W:?=7B80*7@BC7?80G+类&#W$%!基于集群的典型算法##’&%!算法$&该算法定义一个称为D4P7=707?B;0B2!D6#36VB=:07QBD4P7=703的属性来跟踪任务图调度过程中的关键路径&使关键路径节点能调度到一个集群中&算法的时间复杂度&为R#E#!’Z%算法$&该算法调度所有关键M#J75B:?M=180B?75&J&!思想是对调度列表中的所有任务计算其在所有处理器的最早启动时间#不考虑插入方法!&如何选择具有最早启动时间的任!处理器对进行调度&其时间复杂度为R#!&务节点6$*路径节点到一个集群中&然后把关键路径节点及其相连的边从!&任务图中删去&其时间复杂度为R#6#-[6!’.%!算法$&顾名思义该算法每一步合E#W2B$EB?475#W&&!算法+#D427A7B2M?707;:=+:0&$DM$’&%&属于Y与G+类&JBQB=值而不是YJBQB=值!%#算法主要不同的是它采用*来考虑任务的优先级别&并且允许任务插入&算法的时间复杂度为R#6!=4&6!&&6J/#635:@7;JBQB=/;&B21=75&!算法$’’%&该算法与*C算法非常相似&只是它用6J#635:@7;JBQB=!值而不是Y$BQB=值来计算优先级别&其算法时间复杂度为R#*6#!&’DF#D:9975&FB1?7807;!算法$’!%&该算法属于-+G类&所以考虑了通信消息的线路竞争&调度时也是把调度列表中依次取出的任务分配到使其具有最早启动时间的处理器上&在计算处理器上最早启动时间时考虑该任务所有直接前驱节点到本节点的消息路由&所有消息路由由消息路由表维护&算法时间复杂度为R#6#*6#[-!!&#!!基于任务复制的典型算法!6/F#619=7;:0745/;&B21=75&FB1?7807;!算法$’#%&该算法的基本思想是对每一个处理器&考虑该处理器上一个被调度任务的完成时间与正在调度任务的启动时间之间的间隙作为任务复制间隙&算法尽量复制正在被调度任务的未被调度前驱任务到该间隙&直至间隙用完或者被调度任务的启动时间不再被改善&其时间复杂度为R#6)!&&Y*6F#Y4004@$19*R+$24X45FB1?7807;!算法$’)%&该算法是6/F算法的扩展&它对6/F算法的主要改进之处在于&即使任务复制间隙被用完&算法还是尽量不断地复制当前被调度任务的前驱任务到该间隙&这可能使当前被调度任务的启动时间被推迟&但整个启动时间有可能减小&其时间复杂度与6/F相同&#M+C6#M?707;:=+:0&C:80619=7;:0745!算法$&%&该算法的基本思想是把任务图的任务节点分为三类节点’关键任务节点M+G(有路径到达M+G的节点K+G(既不是M+G也不是YG的节点RYG&然后把这些节点按照任务图优先关系构造出M+G$64@75:50序列&基于该序列算法尽量复制M+G及其前驱节点到同一处理器上使M+G节点尽可能早启动&其算法时间复杂度为R#6)!&$+\#由+:9:27@70?741:52\:55:O:O78提出!算法$’,%&该算法定义一个称为B$Q:=1B的属性值&该属性值任务节点启动时间的大约下届&如果被调度节点的前驱节点的通信数据到达时间大于该节点的B$Q:=1B值&则前驱节点复制到与被调度节点相同的处理器上&算法时间复杂度为R#6!#-[=4&6!!&&6CVG#619=7;::52VB21;:0745GBN0!算法$’%%&该算法对C4?O节点和U475节点采取不同的策略&算法先对任务图从底向上复制所有万方数据的前驱节点到其子节点相同的处理并拥有最大权重边相连的两个集群成一个集群&然后对合并集群中的每个任务根据其静态Y$JBQB=值进行排序&算法的时间复杂度为R#-#-[6!!&$6/M#64@75:50/B]15;BM=180B?75&!算法$!&%&该算法利用Y$JBQB=和*$JBQB=值动态地跟踪任务图的关键路径&使关键路径节点能调度到一个集群中&并且调度其他各个节点使其尽可能早启动&算法的时间复杂度为R##-[6!=4&6!&&6M+#635:@7;M?707;:=+:0&!算法$!’%&该算法与D6算法非常相似&不同这处在于6M+基于D4P7=703属性而D6基于VB=:07QBD4P7=703属性来跟踪关键路径节点&它采用向前的策略来为给定的任务节点发现更好的集群&其算法时间复杂度同样为R#6#!&#)!非确定性调度算法非确定性调度算法的主要代表是遗传算法与模拟退火算法&典型的遗传算法如文献$!!%!)%&模拟退火算法如文献$!&%!,%&考虑篇幅所限&这里不作详细介绍&虽然对上述算法作了较为明确的分类&但许多算法是基于两种技术的混合&特别是多数基于任务复制和集群的算法中都融合了表调度的思想&另外&上述分析的算法基本上是基于同构系统的&目前基于异构环境的启发式调度算法正在成为研究的热点&F:=1O*49;:4&=1等人提出了基于表调度思想的FWC*#FB0B?4&B5B418W:?=7B80C7578&*7@B!及M+R+#M?707;:=$+:0&$R5$:$+?4;B884?!算法$!%%&V47&等人提出了基于**KH模型的融合了动态表调度技术的D-*W#D:9975&-=&4?70&@P:8B245*:8O6B9B2B5;7B8!算法$,%&!进一步的研究方向正如上述所述&如何在异构计算环境中研究并行任务的调度问题已经成为了该领域目前和未来研究的一个主要方向&在异构计算环境中&各个处理单元的处理能力完全不同&处理单元之间的互联网络存在不同的带宽和延时&更不必说处理单元上操作系统与数据结构的差异及网络通信协议的多样性&因此&异构计算环境中的并行任务调度问题较之同构系统复杂得多&建立适于异构环境的并行应用模型以及设计更优化的基于异构模型的任务调度算法#或静态或动态的!是具有挑战性的工作&参考文献!!’&*MF1(+:?:==B=/B]1B5;75&:52-88B@P=3J75B+?4P=B@8!U&(R9B?:07458VB8B:?;&#’.,’#’.$,%&Z)’$Z)Z(!!&WHM4AA@:5#VJH?:&:@(R907@:=/;&B21=75&A4?*X4$9?4;B8$84?/380B@8!U&(-;0:K5A4?@:07;:#’.%!#$’%&!&&$!’#(!#&V/B0&7(/;&B21=75&H?:9&845*X4+?4;B884?8!U&(/K-DU41?5:=WJK.6).))!&#$45M4@1075’.%,!&’%#$Z!(9&计算机应用研究!&&)年%&H+!’%:?O!Y/&7?:_7UD:?178‘6CVG$-GBX-?4:;&A4?61=7$]999;:/;&B21=754?B2DB@4?1=07$?4;B884?&A3D9%&’!+?4;(K50=M45A(+:?:==B=+?4;B8875..%‘’&%$’,,(/80B@8M(3&’%&’Z/UL7@!UMY?4X5B‘-HB5B?:=-?4:;&04D:75A+:?:==B=9999&4M4@10:=07?4;B884?-?;&70B;01?B8%M&(+?4;BB2758999&!4AK50B?5:0745:=M45AB?B5;B45+:?:==B=+?4;B8875’.ZZ&‘’$(#&Z(%&a/’.:?O:?‘+:?/;&B21=75:?:==B=+?4?:@8A4?D1=$&:&+&%!!D&(DK*+?B88M:@P?72BD-!’.Z.(.&$’&!(07?4;B884?8&9%&*\!!&:5-HB?:841=78‘6/M$/;&B21=75:?:==B=*:8O845:5S5$&&+%&P@PB?4A+?4;B884?8U(KWWW*?:58:;0745845+:?:==B=!&#$’..)!&..&’$.,%(:P10B2/80B@83%!$-!’&\LLX4OK-&@:2‘65:@7;M?707;:=$:0&/;&B21=755WAAB;07QB39&%&U(KWWW*B;&571BA4?-==4;:075:8OH?:&?4;B884?8]&*99!!&#$*?:58:;0745845+:?:==B=:P10B2/80B@8’..,%&&&,$&!’(3%&W/FF!!!41!G-58:?7FVB5‘-HB5B07;-=4?70&@A4?D1=07?4$&9&;B884?/;&B21=75U(KWWW*?:58(+:?:==B=:P10B2/8$3&%&#$0B@!’..)!&!’’#$’!&(%&F/!!#75&-\4188BA‘D:7552/;&B21=75B0B?4B&:&F&%H?:&8S875B5B07;-=4?70&@8M&(+?4;(FB0B?4B5B418M4@$9&H&&!1’..,‘Z,$.%(9&I9%&JI!!!):5FU/7BB=a+V4;&4X2&1?‘-HB5B07;$:=4?70&@$&&33&P:8B2-?4:;&A4?*:8OD:0;&7552/;&B21=755FB0B?4B$99&:&7&%E&(’..Z(&%$,.(5B418M4@1&I9%&+/!!&&?4AA6II:0845!G/C=:55!B0:=‘HB5B07;/7@1=:0B2-5$5B:=754?/;&B21=75:0:2BB52B50*:8O875FB0B?4B5B418&A&69&%!W5Q7?45@B508M&(+?4;(FB0B?4B5B418M4@1&9&I9’..,‘.Z$’&)(%!!!,&J*:4YG:?:&:?7\ME&:4‘FB1?7807;A4?D:75:?:==B=99&+%&M4@10:B?4B5B418+:?:==B=-?;&70B;01?B8M(+?4;(9&!FB0B?4B5B418M4@1’..#‘#,$)’(&9&I9%&F*!!%4;14=1!/F:?7?7D\I1‘+B?A4?@:5;B$BAAB;07QB:52J4X$9&;4@=BN70:8O/;&B21=754?FB0B?4B5B418M4@1075U&(93*&A&9&%!!&&!!’#KWWW*?:58:;0745845+:?:==B=:P10B2/80B@83&#$#!,&$!%)(%&US%&)==@:5(G+$M4@=B0B/;&B21=75?4P=B@8U(U41?5:=4AM4@$9&+!&#$10B?:52/80B@/;7B5;B8’.%&!’&#Z)$#.#(93%&MF+&::27@70?741!D\:55:O:O78(/;&B21=7550B?Q:=$4?2B?B29&K%&!&#$U(/K-DU41?5:=45M4@1075’.%.!Z#)&&$)&.(*:8O89&%&MV!!!,47-V74==D-/B5:?B0:=(-GBXD42B=A4?/0:07;D:$&9975A+:?:==B=-=7;:07458X70&*:8O:526:0:+:?:==B=78@%M&(9&499+?4;BB27584A0&BK50B?5:0745:=+:?:==B=:P10B2+?4;B88$&!&&!(%Z$Z&(75@4871@!&/39%&*J-!%2:@!LDM&:52U67;O845(-M4@:?7/;&B2$39%&U(M4@@157;:&B1=754?+:?:==B=+?4;B&A&/3&#$-MD!’.%)!’%,Z&$,.&(%&FW!!ZJ$VBX757*HJBX78FF-=7(*:8O/;&B21=755+:?:==B=&7%!$D&(W5=BX442M=7AA8GBXUB?8B+?B;$:P10B2/80B@8&33!507;BF:==’..)()&’$)&#(%&UUFX!!.:5\MM&4X!C6-5B?B0:=(/;&B21=75?B;B2B5;B&&&+H?:&875/80B@8X70&K50B??4;B884?M4@@157;:39%&!&#$U(/K-DU41?5:=45M4@1075’.Z.!’Z!!))$!&%(9&%&D\I1!$’&66H:8O7(FB?044=-+?4?:@@7572A4?DB8$^39&&-%&U(KWWW*?:58:;0745845+:?:==B=:52678$8:B$+:&&/3!&#$0?7P10B2/80B@8’..&!’###&$#)#(3%&HM/!’’7&W-JBB(-M4@7=B$07@B/;&B21=75B1?B?;45$9&F%&U(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