Detta dokument presenterar en problem-rymd genetisk algoritm (PSGA)-baserad teknik för effektiv matchning och schemaläggning av ett program som kan representeras av en riktad acyklisk graf, på en blandad maskin distribuerad heterogen dator (DHC) system. PSGA är en evolutionär teknik som kombinerar sökförmågan hos genetiska algoritmer med en känd snabb problemspecifik heuristisk för att ge den bästa möjliga lösningen på ett problem på ett effektivt sätt jämfört med andra probabilistiska tekniker. Målet med algoritmen är att minska den totala avslutningstiden genom korrekt uppgiftsmatchning, uppgiftsplanering och schemaläggning av dataöverföring mellan maskiner på ett integrerat sätt. Algoritmen är baserad på en ny evolutionär teknik som bäddar in en känd problemspecifik snabb heuristisk i genetiska algoritmer (GAs). Algoritmen är robust i den meningen att den utforskar ett stort och komplext lösningsutrymme i mindre CPU-tid och använder mindre minnesutrymme jämfört med traditionella GA. Följaktligen den föreslagna tekniken schemalägger ett program med ett jämförbart schema längd i en mycket kort CPU-tid, jämfört med GA-baserade heuristik. Dokumentet innehåller en resultatjämförelse som visar den föreslagna teknikens genomförbarhet och effektivitet genom jämförelse med befintliga GA-baserade tekniker.
Problem Space Genetisk Algoritm (PSGA) schemalägger också uppgifter på en uppsättning heterogena processorer REF.
An Integrated Technique for Task Matching and Scheduling onto Distributed Heterogeneous Computing Systems
{'venue': 'J. of Par. and Dist. Comp', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}