Att minska energiförbrukningen blir mycket viktigt för att hålla batteritiden och sänka de totala driftskostnaderna för heterogena multiprocessorsystem i realtid. I detta dokument formulerar vi först detta som ett kombinatoriskt optimeringsproblem. Sedan, en framgångsrik meta-heuristic, kallas Shuffled Frog Leaping Algorithm (SFLA) föreslås för att minska energiförbrukningen. Precocity remission och lokala optimala undvikande tekniker föreslås för att undvika precocity och förbättra lösningens kvalitet. Konvergensaccelerationen minskar söktiden avsevärt. Experimentella resultat visar att SFLA-baserade energi-aware meta-heuristic använder 30% mindre energi än Ant Colony Optimization (ACO) algoritm, och 60% mindre energi än Genetic Algorithm (GA) algoritm. Anmärkningsvärt nog är den SFLA-baserade metaheuristiska körtiden 20 respektive 200 gånger mindre än ACO respektive GA för att hitta den optimala lösningen.
Weizhe m.fl. föreslog en pålitlig realtidsplaneringsmodell och en framgångsrik meta-heuristisk metod som kallas shuffled grodhoppsalgoritm (SFLA) REF för att minska energiförbrukningen.
Solving Energy-Aware Real-Time Tasks Scheduling Problem with Shuffled Frog Leaping Algorithm on Heterogeneous Platforms