Oberoende jobbschemaläggning är en av de mest användbara versionerna av schemaläggning i Grid-system. Det syftar till att beräkna effektiva och optimala kartläggningar av arbetstillfällen och/eller tillämpningar som lämnas in av oberoende användare till Grid-resurserna. Förutom traditionella begränsningar bör kartläggningen av arbetstillfällen till resurser beräknas under en hög grad av heterogenitet i fråga om resurser, systemets omfattning och dynamik. Med tanke på problemets utmanande karaktär är heuristiska och metaeuristiska metoder de mest genomförbara kandidatmetoderna på grund av deras förmåga att leverera högkvalitativa lösningar i rimlig datortid. En klass av meta-heuristik, mindre utforskad för problemet, är den av Hierarchic Genetic Strategy (HGS), en variant av Genetic Algorithms (GAs) som skiljer för dess förmåga av samtidig sökning av lösningen utrymme. I detta arbete presenterar vi en implementering av HGS for Independent Job Scheduling i dynamiska Grid-miljöer. Vi anser att den bi-objektiva versionen av problemet där makespan och flödestid samtidigt optimeras. Genom att bygga vidare på vårt tidigare arbete förbättrar vi HGS schemaläggningsstrategi för problemet genom att förbättra dess huvudsakliga filialverksamhet. Den resulterande HGS-baserade schemaläggaren utvärderas under heterogeniteten, de storskaliga och dynamiska förhållandena med hjälp av en Grid-simulator. Den experimentella studien visade att HGS implementation överträffar befintliga GA-baserade schemaläggare som föreslås i litteraturen.
I papper REF, författarna förbättrade en genetisk algoritms huvudsakliga förgrening verksamhet, och genomförde en Grid jobb schemaläggning metod som kan samtidigt optimera två mål: makespan och flödestid.
Enhancing the genetic-based scheduling in computational grids by a structured hierarchical population
{'venue': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'journal': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}