زمانبندی وظایف یک جزء حیاتی هر سیستم توزیعشده همچون گرید، ابر و شبکه های نظیر به نظیر می باشد که وظایف را برای اجرا به منابع مناسب ارجاع می دهد. روش های رایج در زمانبندی دارای معایبی از قبیل پیچیدگی زمانی بالا، همزمان اجرا نشدن کارهای ورودی و افزایش زمان اجرای برنام چکیده کامل
زمانبندی وظایف یک جزء حیاتی هر سیستم توزیعشده همچون گرید، ابر و شبکه های نظیر به نظیر می باشد که وظایف را برای اجرا به منابع مناسب ارجاع می دهد. روش های رایج در زمانبندی دارای معایبی از قبیل پیچیدگی زمانی بالا، همزمان اجرا نشدن کارهای ورودی و افزایش زمان اجرای برنامه است. الگوریتم های زمانبندی بر پایه اکتشاف جهت اولویتدهی به وظایف از
سیاست های متفاوتی استفاده می کنند که باعث به وجود آمدن زمان های اجرای بالا بر روی سیستم های رایانش توزیع شده ناهمگن می شود. بنابراین، روشی مناسب است که اولویت دهی آن باعث تولید زمان اجرای کل کمینه گردد. الگوریتم ژنتیک بهعنوان یکی از روشهای تکاملی بهمنظور بهینه کردن مسائل NP-کامل به کار گرفته می شود. در این مقاله الگوریتم ژنتیک موازی با استفاده از چارچوب نگاشت-کاهش برای زمانبندی وظایف بر روی رایانش ابری با استفاده از صف های اولویت چندگانه ارائهشده است. ایده اصلی این مقاله، استفاده از چارچوب نگاشت-کاهش برای کاهش زمان اجرای کل برنامه می باشد. نتایج آزمایشها بر روی
مجموعه ای از گراف های جهت دار بدون دور تصادفی حاکی از آن است که روش پیشنهادی زمان اجرای کل دو روش موجود را با سرعت همگرایی بالا بهبود داده است.
پرونده مقاله
طراحان سیستمهای نهفته با الزامات و اهداف متعددی در طراحی (مانند زمان اجرا، انرژی مصرفی و قابلیت اطمینان) مواجه هستند. ازآنجاکه در بیشتر مواقع، تلاش برای برآوردن یکی از این الزامات در تناقض با دستیابی به دیگر الزامات طراحی است، استفاده از رویکردهای چندهدفه در مراحل مخت چکیده کامل
طراحان سیستمهای نهفته با الزامات و اهداف متعددی در طراحی (مانند زمان اجرا، انرژی مصرفی و قابلیت اطمینان) مواجه هستند. ازآنجاکه در بیشتر مواقع، تلاش برای برآوردن یکی از این الزامات در تناقض با دستیابی به دیگر الزامات طراحی است، استفاده از رویکردهای چندهدفه در مراحل مختلف طراحی دستگاههای نهفته ازجمله زمانبندی وظایف امری اجتنابناپذیر به نظر میرسد. در اين مقاله، یک روش زمانبندی وظیفه ایستای چندهدفه برای طراحی دستگاههای نهفته ارائهشده است. در این روش، وظایف بهصورت یک گراف مدل شده و با در نظر گرفتن یک زیرساخت سختافزاری برای سیستم نهفته، روشی برای نگاشت و زمانبندی وظایف بر روی معماری سختافزاری پیشنهاد میشود. بهمنظور مدیریت وابستگی بین وظیفهها در گراف وظایف، از یک روش بخشبندی استفادهشده است که در هر بخش، وظایفی که میتوانند بهطور همزمان اجرا شوند مشخصشده و در فرآیند زمانبندی در نظر گرفته میشوند. در این روش زمانبندی، پارامترهای زمان اجرای وظایف، انرژی مصرفی و قابلیت اطمینان بهعنوان اهداف بهینهسازی طی یک الگوریتم بهینهسازی ژنتیک بهینه میگردند. نتایج شبیهسازیها نشان میدهد که روش پیشنهادی با در نظر گرفتن اهداف مختلف طراحی در مقایسه با روشهای مشابه پیشین مانند EAG-TA، در زمان اجرای وظایف، انرژی مصرفی و قابلیت اطمینان به ترتیب 21.4، 19.2 و 20 درصد بهبود داشته است. استفاده از یک راهبرد بهینهسازی چندهدفه این امکان را فراهم میکند که طی مرحله نگاشت و زمانبندی، گزینههای متعدد طراحی پیش روی طراح قرار گیرد تا بتواند بین پارامترهای مختلف طراحی سیستم (سختافزاری/نرمافزاری) موازنه مدنظر خود را انجام دهد.
پرونده مقاله
استفاده از رایانش ابری در مراکز داده مختلف در سراسر دنیا، منجر به تولید بیشتر گاز دیاکسیدکربن میشود، که در آن مسئله انرژی و توان یکی از مسائل مهم میباشد. الگوریتم آگاه به انرژی و توان عملیاتی برای زمانبندی جریانهای کاری نمونه - فشرده اینترنت اشیا با پردازش دستهای چکیده کامل
استفاده از رایانش ابری در مراکز داده مختلف در سراسر دنیا، منجر به تولید بیشتر گاز دیاکسیدکربن میشود، که در آن مسئله انرژی و توان یکی از مسائل مهم میباشد. الگوریتم آگاه به انرژی و توان عملیاتی برای زمانبندی جریانهای کاری نمونه - فشرده اینترنت اشیا با پردازش دستهای در ابرها مورد مطالعه قرارگرفته و روشی جهت زمانبندی جریانهای کاری ابری برای بهینه سازی انرژی، توان عملیاتی و تاخیر ارائه شده است. در روش پیشنهادی نسبت به روش قبلی با ایجاد پارامترهای فاصله، دستهبندی ورودیها و همچنین زمان اجرای واقعی، توان عملیاتی، انرژی و تاخیر را بهبود دادهایم. روش WSTMOS با درنظرگرفتن پارامترهای شاخص و زمان واقعی، به تابع صلاحیت بهینهای دست یافته است. همچنین روش پیشنهادی پارامتر فاصله زمانی وظیفه، نسبت به ماشینهای مجازی برای کاهش تعداد مهاجرتهای ماشینهای مجازی، استفاده شده است. روش WSTMOS با دستهبندی ورودیهای جریان کاری به گروههای کم، متوسط و پرحجم و همچنین توزیع بار مناسب بر روی سرورهای مناسبتر جهت آستانه پردازندهها، میزان انرژی و هزینه را بهینه نموده و همچنین میزان مصرف انرژی به طور میانگین 4.8 درصد و هزینه 4.4 درصد، نسبت به روش مورد مطالعه کاهش یافته و درنهایت میانگین تأخیر، توان و بار کاری نسبت به روشهای قبلی بهینه شده است.
پرونده مقاله