情報技術およびソフトウェア工学ジャーナル
オープンアクセス

概要

タスクの高さに基づく遺伝的アルゴリズムを用いたマルチプロセッサの効率的なタスクスケジューリング

アシシュ・シャルマとマンディープ・カウル

マルチプロセッサ フレームワークでの静的タスク スケジューリングは、明確に定義された NP 困難問題の 1 つです。プロセッサを最適に使用し、さらに時間を節約できるため、マルチプロセッサ フレームワークでのタスクのスケジューリングは非常に重要です。従来の戦略を使用して NP 困難問題を解決するには、かなりの時間がかかります。時間の経過とともに、これを理解するためのさまざまなヒューリスティックな手順が提示されました。したがって、遺伝的アルゴリズムなどのヒューリスティックな方法は、マルチプロセッサ システムでのタスク スケジューリングに適した方法です。この論文では、マルチプロセッサ システムでの静的タスク スケジューリング用の新しい GA が提示されています。この GA では、タスクの実行の優先順位がタスクのグラフの高さとその他の前述のパラメーターに基づいて決定され、その後スケジューリングが実行されます。この提案された方法はシミュレートされ、基本的な遺伝的アルゴリズムと比較されます。