ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







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:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

10

حفظ في:
LEADER 02909nam a22002057a 4500
001 1071423
044 |b العراق 
100 |9 161094  |a الكلاك، إسراء نذير  |e مؤلف 
245 |a الخوارزمية الجينية في جدولة العمليات مع عدم إمكانية القطع 
260 |b جامعة الموصل - كلية الإدارة والاقتصاد  |c 2008 
300 |a 245 - 256 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |a 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.  |b 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. 
653 |a الخوارزمية الجينية  |a الذكاء الاصطناعي  |a الشفرات الوراثية  |a الطفرات الوراثية 
700 |9 246971  |a شعبان، رقية زيدان  |e م. مشارك 
773 |4 الاقتصاد  |6 Economics  |c 011  |e Journal of Tanmiyat AL-Rafidain  |f Tanmiyaẗ al-rāfidayn  |l 089  |m  مج 30, ع 89  |o 0159  |s تنمية الرافدين  |v 030  |x 1609-591X 
856 |u 0159-030-089-011.pdf 
930 |d y  |p y 
995 |a EcoLink 
999 |c 423039  |d 423039