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随着云计算、边缘计算等技术的蓬勃发展，异构分布式系统日益普及，并在科学计算、数据分析、人工智能等领域发挥着至关重要的作用。然而，如何高效地调度任务到异构的计算资源上，以最大化系统性能并满足用户需求，仍然是一个极具挑战性的问题。传统的任务调度算法往往难以有效应对异构环境的复杂性和动态性。为此，本文将深入探讨一种新的基于无序遗传的任务调度算法，该算法旨在解决异构分布式系统中的调度优化问题，并提升任务执

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)作为一种主动微波遥感技术，能够在全天时、全天候条件下获取高分辨率的地球表面图像，在资源勘探、灾害监测、军事侦察等领域具有广泛应用。传统的单天线SAR系统由于受到物理孔径的限制，在高分辨率成像和宽测绘带之间存在矛盾。而分布式合成孔径雷达(Distributed SAR, DSAR)技术的出现，打破了这一瓶颈，通过多个雷达传感器

遗传算法（Genetic Algorithm，GA），作为计算智能领域的重要成员，其诞生深受大自然生物进化规律的启迪。回溯到 20 世纪 70 年代，美国学者 John Holland 创造性地提出了这一算法 ，旨在借助计算机的强大算力，模拟生物进化里的自然选择、遗传变异等关键过程，进而实现复杂问题的高效求解。这一创新性理念，犹如为传统优化算法开辟了一条崭新的赛道，使得遗传算法迅速在众多领域崭露头

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在实现有效自主避障的同时，能够规划出一条起始点到各个目标点的零碰撞的最优路径实现目标配送，是学者们研究的热点。秃鹰搜索算法[5]（Bald Eagle Search，BES）是2020年Alsattar提出的一种新型元启发式群体智能算法，模拟了秃鹰捕猎的过程，具有收敛速度较快，适应性强，模型易修改等特点，可以优化AGV路径规划及自主避障。例如，Deb 等学者提出的 NSGA-II 算法在多 AGV