Grid computing avser den infrastruktur som kopplar samman geografiskt distribuerade datorer som ägs av olika organisationer så att deras resurser, såsom beräkningskraft och lagringskapacitet, kan delas, väljas och aggregeras. Arbetsschemaläggning är problemet med att kartlägga en uppsättning arbetstillfällen till en uppsättning resurser. Det anses vara ett av de viktigaste stegen för att effektivt utnyttja nätdatasystemens maximala kapacitet. Det aktuella problemet har lyfts fram som ett NP-komplett problem och därför representerar meta-heuristiska metoder goda kandidater för att ta itu med det. I detta dokument presenteras en genetisk algoritm med en ny mutationsprocedur för att lösa problemet med oberoende jobbplanering i rutnäts databehandling. Ett känt statiskt riktmärke för problemet används för att utvärdera den föreslagna metoden när det gäller att minimera makepan genom att utföra ett antal experiment. De erhållna resultaten visar att den föreslagna algoritmen presterar bättre än några kända algoritmer som hämtats från litteraturen. Grid Computing har definierats som en typ av parallell och distribuerad infrastruktur som gör det möjligt att dela, välja och aggregera de geografiskt fördelade autonoma och heterogena resurserna dynamiskt beroende på tillgänglighet, kapacitet, prestanda, kostnad och användarnas krav på tjänsternas kvalitet. Rutnäten utnyttjar informationsteknikens resurser genom att koppla samman löst kopplade datorer och olika nätverk för att erbjuda användarna samma bearbetningskapacitet som superdatorerna tillhandahåller. Denna anslutning uppnås genom datorprogram, som kallas Middleware, som tillhandahåller de nödvändiga tjänsterna för resurshantering, övervakning, säkerhet och så vidare. Dessa beräkningsresurser ägs av olika administrativa organisationer. Därför definieras lokala strategier för att specificera vad som delas, vem som får tillgång till vad och när och på vilka villkor. Rutnätsarkitekturen använder begreppet virtuella organisationer (VOs) för att styra resursdelning [4]. En fysisk organisation kan vara en del av en eller flera VOs genom att låta alla eller vissa av dess resurser delas [6]. Numera är beräkningsnätet ett gemensamt verktyg för att utveckla en stor skala av kommersiella och icke-kommersiella tillämpningar [5]. Arbetsschemaläggning, som är problemet med att kartlägga en uppsättning arbetstillfällen till en uppsättning resurser, anses vara en av de viktigaste frågorna i nätdatasystem [8]. Denna kartläggning är känd för att vara beräknings svårt. Kvaliteten på resursfördelningen kan beräknas med hjälp av en objektiv funktion som att minimera makespan, maximera belastningsbalansering och maximera resursutnyttjandet [14]. Schemaläggarens effektivitet är starkt beroende av det tillvägagångssätt som används för att hitta kartläggningen. Olika algoritmer kan användas för att hitta sådan kartläggning, som varierar från enkla heuristiska metoder till meta-heuristiska metoder. För att förbättra den totala prestandan för nätet, meta-heuristiska metoder är mer sannolikt att föredra [12]. En av dessa metoder är Genetisk Algoritm (GA), en populationsbaserad meta-heuristisk sökmetod inspirerad av utvecklingen av levande varelser. En GA börjar med en grupp av lösningar, som kallas den initiala populationen, som vanligtvis genereras slumpmässigt, och försöker sedan att utveckla befolkningen genom att tillämpa urval, crossover och mutationsoperatörer för att hitta de optimala eller nästan optimala lösningarna. GAs har i stor utsträckning använts för att lösa många kombinatoriska optimeringsproblem. Elva statiska heuristiska metoder har presenterats [2] för att lösa problemet med arbetsschemaläggning i heterogen miljö. Resultaten visar att GA studerat överträffar de övriga tio metoder som används i studien när det gäller att minimera makespan. En population på 200 individer, som genereras antingen slumpmässigt eller genom sådd av populationen med en individ som genereras med hjälp av min-min heuristisk metod [7] och 199 individer som genereras slumpmässigt, användes.
Younis och Yang föreslog en förbättrad genetisk algoritm (MGA) som antar en ny mutation förfarande för att lösa grid oberoende jobb schemaläggning problem REF.
A genetic algorithm for independent job scheduling in grid computing
{'venue': 'MENDEL', 'journal': 'MENDEL', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}