Автор неизвестен - Адаптивный генетический алгоритм, для распределенных систем с произвольной топологией

loading="lazy" src="/icl/i/18/544418/i_005.png" alt="Книгаго: Адаптивный генетический алгоритм, для распределенных систем с произвольной топологией. Иллюстрация № 5" title="Книгаго, чтение книги «Адаптивный генетический алгоритм, для распределенных систем с произвольной топологией» [Картинка № 5]">

Граф системы

Диаграмма Ганта.

P(N) номер процессора, на котором выполнялась задача. Зеленый прямоугольник и число, номер процесса. Lnk(N) связь с процессора в процессор. Синий прямоугольник и число пересылка с процесса в процесс (могут происходить через несколько процессоров).

Статистика

Результаты статистического планирования на 9 процессорную полносвязную систему.

Результаты статистического планирования на 16 процессорную полносвязную систему.

В левой колонке идет «Количество вычислений/Количество пересылок», вверху количество задач. Числа в таблице, отношение спланированного времени к критическому.

Заключение

Данный алгоритм даст возможность произвести оптимальное планирование для распределенных систем. Универсальность его заключается в том, что он практически не зависит от размерности графа задачи, системы и сложности системы.

Список литературы

1. О. В. Русанова В. В. Нагорнюк «Двухпроходной эвристический алгоритм планирования и отображения для систем с распределенной памятью» УДК 681.3 Вестник НТУУ «КПИ» «Информатика, управление и вычислительная техника».

2. Вороновский Г. К., Махотило К. В., Петрашев С. Н., Сергеев С. А. «Генетические алгоритмы искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности»

3. Исаев Сергей «Популярно о генетических алгоритмах».

4. Генетические алгоритмы.

Вторая редакция 11.05.2003.

Скачать программу.

Soft: mailto: alife-soft@yandex.ru?Subject=Генетический алгоритм

--">