Sammanfattning — Problem med balansering uppstår i många tillämpningar, men framför allt spelar de en särskild roll i driften av parallella och distribuerade datorsystem. Load-balansering handlar om att dela upp ett program i mindre uppgifter som kan utföras samtidigt och att kartlägga var och en av dessa uppgifter till en beräkningsresurs en sådan processor (t.ex. i ett multiprocessorsystem) eller en dator (t.ex. i ett datornätverk). Genom att utveckla strategier som kan kartlägga dessa uppgifter till processorer på ett sätt som balanserar ut belastningen, kommer den totala bearbetningstiden att minskas med förbättrad processoranvändning. Merparten av forskningen om lastbalansering fokuserade på statiska scenarier som i de flesta fall använder heuristiska metoder. Men genetiska algoritmer har vunnit enorm popularitet under de senaste åren som en robust och lätt anpassningsbar sökteknik. Det arbete som föreslås här undersöker hur en genetisk algoritm kan användas för att lösa det dynamiska belastningsbalanseringsproblemet. En dynamisk lastbalanseringsalgoritm utvecklas där optimal eller nästan optimal uppgiftstilldelning kan aevolveo under driften av det parallella datorsystemet. Algoritmen tar hänsyn till andra belastningsbalansfrågor såsom tröskelpolitik, kriterier för informationsutbyte och kommunikation mellan processorer. Effekterna av dessa och andra frågor på framgången för den genetiska-baserade lastbalansalgoritmen jämfört med den förstklassiga heurismen beskrivs.
Zomaya och Teh föreslog ett dynamiskt ramverk för belastningsbalansering på genetisk algoritm som använder central schemaläggningsmetod för att hantera alla belastningsbalanseringsbeslut REF.
Observations on using genetic algorithms for dynamic load-balancing
{'venue': 'IEEE Trans. Parallel Distrib. Syst.', 'journal': 'IEEE Trans. Parallel Distrib. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}