Uma abordagem de balanceamento de carga baseada em algoritmo de aprendizado de máquina genético

Abstract

A utilização de agregados de computadores está cada vez mais presente no contexto computacional atual. Um dos grandes problemas de tais ambientes, muitas vezes, é a má utilização dos recursos computacionais. O módulo de escalonamento de processos é um importante componente para a melhoria de distribuição das cargas do sistema. Neste artigo, apresentamos uma abordagem de escalonamento dinâmico de processo baseada em sistemas classificadores. Sistemas classificadores são algoritmos de aprendizado de máquina, baseados em algoritmos genéticos, altamente adaptáveis. Em adição, apresentamos a implementação do pacote de software necessário para a execução dos testes, o qual é testado sob o paradigma de uma arquitetura mestre-escravo de agregados de computador. Nossos resultados experimentais demonstram um diferencial na capacidade de adaptação do sistema classificador mediante o ambiente sob qual está inserido.