Délégation de lots de tâches pour la réduction de la durée moyenne de réalisation

Abstract

Résumé. — Nous étudions le problème de la réallocation de tâches pour l’équilibrage de charge dans les modèles distribués de traitement de données massives. Nous proposons une stratégie qui repose sur des agents coopératifs pour optimiser le réordonnancement de tâches dans un ensemble de jobs devant être exécutés le plus tôt possible. Elle permet aux agents de déterminer localement les prochaines tâches à exécuter, à déléguer, voire à échanger grâce à leurs connaissances, leurs croyances et leur modèle des pairs. La nouveauté réside dans la capacité des agents à identifier les opportunités et les agents limitants pour réallouer efficacement des lots de tâches à travers des négociations bila-térales concurrentes. La stratégie mise en œuvre par les agents permet de garantir une améliorationcontinuedudélaideréalisation.Nosexpérimentationsmontrentqueladurée moyennederéalisationatteinteparnotrestratégieestmeilleurequecelleobtenueavecunerésolutionDCOPetresteprochedecelleobtenueavecuneheuristiqueclassique, avecdanstouslescasuntempsderéordonnancementsignificativementréduit. Mots-clés