Huvudidén med att utveckla Grid är att effektivt utnyttja den beräkningskraft som distribueras över hela världen. Ekonomiska frågor är de viktigaste motiven för resursägare att dela med sig av sina tjänster. Detta innebär att användarna är skyldiga att betala för tillgång till tjänster baserat på deras användning och nivå av QoS de behöver. Därför blir den totala kostnaden för att genomföra en ansökan en av de viktigaste parametrarna för att utvärdera QoS, som användarna tenderar att minska. Eftersom många applikationer beskrivs i form av beroende uppgifter har schemaläggningen av dessa arbetsflöden blivit en stor utmaning i nätmiljön. I denna artikel, en ny genetisk algoritm som kallas kaos-genetisk algoritm används för att lösa schemaläggningsproblem med tanke på både användarens budget och deadline. På grund av arten av kaotiska variabler som pseudo-randomness, ergodicitet och oegentlighet, den evolutionella processen av kaos-genetiska algoritmer gör individer av subgenerationer distribuerar ergodiskt i det definierade utrymmet och kringgår för tidigt av individer av traditionella genetiska algoritmer (TGA). Resultaten av att tillämpa kaos-genetisk schemaläggningsalgoritm (CGS) visade större prestanda för CGS jämfört med traditionell genetisk algoritm (TGS) på både balanserade och obalanserade arbetsflöden.
Schemaläggning av vetenskapliga arbetsflöden med hjälp av genetisk algoritm kallad Chaos Genetisk algoritm diskuterades i REF för att lösa schemaläggningsproblem med tanke på både användarens budget och deadline.
Scheduling of scientific workflows using a chaos-genetic algorithm
{'venue': 'ICCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}