Vi presenterar en multi-heuristisk evolutionär uppgift allokering algoritm för att dynamiskt kartlägga uppgifter till processorer i ett heterogent distribuerat system. Den använder en genetisk algoritm, kombinerat med åtta vanliga heuristiker, i ett försök att minimera den totala exekveringstiden. Det fungerar på partier av oöverträffade uppgifter och kan föregripa en omläggning av uppgifter till processorer. Algoritmen har implementerats på ett Java distribuerat system och utvärderats med en uppsättning av sex problem från områdena bioinformatik, biomedicinsk teknik, datavetenskap och kryptografi. Experiment med upp till 150 heterogena processorer visar att algoritmen uppnår bättre effektivitet än andra toppmoderna heuristiska algoritmer.
En typ av GA har också kunnat kartlägga uppgifter dynamiskt till processorer i ett heterogent distribuerat system REF.
Multi-heuristic dynamic task allocation using genetic algorithms in a heterogeneous distributed system
{'venue': 'Journal of Parallel and Distributed Computing', 'journal': 'Journal of Parallel and Distributed Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}