الخوارزمية الجينية في جدولة العمليات مع عدم إمكانية القطع
| المصدر: | تنمية الرافدين |
|---|---|
| الناشر: | جامعة الموصل - كلية الإدارة والاقتصاد |
| المؤلف الرئيسي: | الكلاك، إسراء نذير (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | شعبان، رقية زيدان (م. مشارك) |
| المجلد/العدد: | مج 30, ع 89 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
العراق |
| التاريخ الميلادي: |
2008
|
| الصفحات: | 245 - 256 |
| ISSN: |
1609-591X |
| رقم MD: | 423039 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
10
| المستخلص: |
تطرقت الدراسة إلى استخدام مفهوم الخوارزمية الجينية في جدولة المعالجات المتعددة ، من خلال دمج خوارزمتين من خوارزميات الجدولة مع عدم إمكانية قطع العمليات، والمتمثلة بالبيان الحلقي المباشر ، فالخوارزمية الأولي جدولة المستوى الأعلى أولا مع تقدير الزمن HLFET والخوارزمية الثانية جدولة المستوي الأصغر أولا مع تقدير الزمن SCFET أظهرت الدراسة نتائج ايجابية من خلال إبراز الحل الأفضل، من بين عدد كبير من الحلول في تقليل طول الجدولة (تقليل زمن إنهاء العمل)، من خلال الجدولة المثلى والمتمثلة بالخوارزمية الجينية المقترحة، إذ أظهرت كفاءة عالية وسهولة مرنة مقارنه مع استخدام خوارزميات الجدولة لوحدها. The current paper tackles the combination of the genetic Algorithm with scheduling the multiprocessor by browsing the two algorithms for dependent tasks and non preemptive. The first algorithm is the highest level first estimated time (HLFET), and the second algorithm is smallest co -level first with estimated time (SCFET). The genetic algorithm proved to be powerful, efficient and appeared the feasible solution among many solutions; that minimize the schedule length (execution time) to find the optimal scheduling. In this research, it is proposed a genetic algorithm that finds a good combination of two list algorithms to produce a schedule with shortest schedule length. The results of the experiments showed that scheduling found with the proposed two list scheduling genetic algorithms outperform those found with each one of the two lists scheduling alone. |
|---|---|
| ISSN: |
1609-591X |
عناصر مشابهة
-
تصميم نموذج خوارزمية جينية-عصبية لحل مشكلة جدولة ورش العمل المضببة في حالة الأهداف المتعددة: دراسة حالة
بواسطة: طاهر، محمد عبود منشور: (2020) -
Solving the resource constrained project scheduling problems using a hybrid, diverse population based genetic algorith
بواسطة: Ismail, Israa Y. منشور: (2010) -
استخدام الخوارزمية الجينية فى حل مشكلة التحصيص المتعدد الأهداف
بواسطة: رضا، صباح منفي منشور: (2014) -
Firewall Using Genetic Algorithm as Computational Tools
بواسطة: الشيخلي، مازن هيثم رزوقى منشور: (2014) -
حل مشكلة جدولة الأعمال باستعمال الخوارزمية الجينية
بواسطة: عبدالله، واثق نجاح منشور: (2011)
