Soluție pentru planificarea în timp real în sisteme distribuite utilizând algoritmi genetici

Abstract

Rezumat: În ultima vreme, sistemele distribuite și-au demonstrat eficiența în procesarea unui număr mare de task-uri într-un timp cât mai redus. În acest context, planificatorul are cea mai mare influență pentru că el gestionează modul în care task-urile respective sunt procesate pe diferite resurse. Ne-am propus tratarea unei probleme de planificare având ca entități principale task-urile și resursele. Între aceste două entități am stabilit anumite constrângeri pentru a modela o problemă reală, iar pentru rezolvarea problemei de planificare am optat pentru dezvoltarea unui algoritm genetic. Pentru evaluarea performanțelor algoritmului am analizat modul în care acesta reușește să diminueze timpul de procesare și în același timp să îndeplinească constrângerile Abstract: In recent times, distributed systems have demonstrated their efficiency in processing a large number of tasks in as little time as possible. In this context, the scheduler has the most influence because it manages how the respective tasks are processed on various resources. We set out to treat a planning problem with tasks and resources as main entities. Between these two entities we established certain constraints to model a real problem, and to solve the planning problem we opted for the development of a genetic algorithm. To evaluate the performance of the algorithm, we analyzed how it manages to reduce the processing time and at the same time fulfill the set constraints. We also analyzed the impact of adding additional resources in the schedule for the same tasks.