Zeitschrift für Informationstechnologie und Softwareentwicklung

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Offener Zugang

ISSN: 2165- 7866

Abstrakt

Eine effiziente Aufgabenplanung für Multiprozessoren mithilfe eines genetischen Algorithmus basierend auf der Aufgabenhöhe

Ashish Sharma und Mandeep Kaur

Die statische Aufgabenplanung in Mehrprozessorsystemen ist eines der wohldefinierten NP-schweren Probleme. Aufgrund der optimalen Prozessorauslastung und des geringeren Zeitaufwands ist die Aufgabenplanung in Mehrprozessorsystemen von außerordentlicher Bedeutung. Die Lösung eines NP-schweren Problems mit herkömmlichen Strategien nimmt einen angemessenen Zeitaufwand in Anspruch. Im Laufe der Zeit wurden verschiedene heuristische Verfahren zur Lösung dieser Probleme vorgestellt. Daher sind heuristische Methoden wie genetische Algorithmen geeignete Methoden zur Aufgabenplanung in Mehrprozessorsystemen. In diesem Artikel wird ein neuer GA für die statische Aufgabenplanung in Mehrprozessorsystemen vorgestellt, dessen Priorität der Aufgabenausführung auf der Höhe der Aufgabe im Diagramm und anderen genannten Parametern basiert und anschließend die Planung durchgeführt wird. Diese vorgeschlagene Methode wird simuliert und anschließend mit einem grundlegenden genetischen Algorithmus verglichen.

Haftungsausschluss: Diese Zusammenfassung wurde mithilfe von Tools der künstlichen Intelligenz übersetzt und wurde noch nicht überprüft oder verifiziert.
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