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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.5
- 수록면
- 43 - 52 (10page)
- DOI
- 10.7737/JKORMS.2019.44.2.043
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Job scheduling in grid resource management is a complex NP-complete problem of computational grids. The objective and contribution of this research are to optimize and propose the discrete job scheduling of grid computation by using biogeography-based optimization (BBO) with elitism as the meta-heuristic. The migration of converged search and mutation toward a diversified search is used to change the current solutions and adapt new good solutions by keeping the fine solutions from elitism. BBO is an adaptive process, whereas genetic algorithm and other heuristic algorithms are reproductive processes. Simulation results show that the performance of our proposed BBO with suitable elitism and mutation rate is better than those of early methods (genetic algorithm, simulated annealing, particle swarm optimization, and group search optimizer) in job scheduling benchmark problems.
목차
Abstract
1. 연구의 배경과 목적
2. 그리드 컴퓨팅 스케줄링 문제
3. 생물지리학적 최적화 방법의 소개와 적용
4. 실험 및 분석
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (20)
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김성수 / 2013 / 그리드 컴퓨팅 스케줄링을 위한 그룹 탐색 최적화 방법 / Telecommunications Review 23(1):117~126
이휘성 / 2011 / 지구촌 혁신을 꿈꾸는 IBM의 똑똑한 세상 이야기 / 뮤진트리
Abraham, A. / 2000 / Natures heuristics for scheduling jobs on computational grids / The 8th IEEE International Conference on Advanced Computing and Communications(ADCOM 2000) :45~52
Abraham, A. / 2008 / Particle swarm scheduling for workflow applications in distributed computing environments, Metaheuristics for Scheduling in Industrial and Manufacturing Applications / Studies in Computational Intelligence 128:327~342
Braun, T. / 2001 / A comparison of eleven static heuristics for mapping a class of independent tasks onto heterogeneous distributed computing systems / Journal of Parallel and Distributed computing 61(6):810~837
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