A Batch-mode Mapping Algorithm in Highly Heterogeneous Computational Grids using Learning Automata
محل انتشار: دومین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
سال انتشار: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,502
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICIKT02_077
تاریخ نمایه سازی: 12 دی 1386
چکیده مقاله:
The computational grid is a new paradigm in parallel and distributed computing systems for realizing a virtual supercomputer over idle resources available in a wide area network like the Internet. Computational Grids are characterized for exploiting highly heterogeneous resources; so, one of the main concerns in developing computational grids is how to effectively map tasks onto heterogeneous resources in order to gain high utilization. Two approaches for mapping the tasks exist, online mode and batch mode. In batch-mode at any mapping event, a batch of tasks is mapped, whereas in online mode only one task is mapped. In this paper, two batch-mode algorithms for task mapping based on learning automata are introduced. To show the effectiveness of the proposed algorithms, computer simulations have been conducted. The results of experiments show that the proposed algorithms outperform three best existing mapping algorithms when the heterogeneity of the environment is very high.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ghanbari
MS Student, Computer Engineering Department, Amirkabir University، Soft Computing Laboratory, Computer Engineering and Information Technology Department, Amirkabir University
Meybodi
Professor of Computer Engineering Department, Amirkabir University، Soft Computing Laboratory, Computer Engineering and Information Technology Department, Amirkabir University
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :