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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
SK텔레콤 Telecommunications Review Telecommunications Review 제23권 제1호
발행연도
2013.1
수록면
117 - 126 (10page)

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그리드 컴퓨팅은 매우 동적인 환경이고 그리드 자원에 대한 작업할당 스케줄링 문제는 복잡도가 높은 NPcomplete이기때문에 더 효율적인 최적화 방법의 개발과 연구가 필요하다. 따라서 본 논문의 목적은 최근에 연속함수문제의 최적해 탐색을 위해 개발되고 동물의 탐색 행동에 근거한 그룹탐색최적화 방법(Group Search Optimizer,GSO)을 그리드컴퓨팅 스케줄링문제에 적용할 수 있는 불연속GSO(Discrete Group Search Optimizer, DGSO) 방법을 제안하고 있다. 제안된 방법은 실험을 통하여 기존 방법과 비교하여 강건성이 향상된 것으로 분석되었다.
#그리드 컴퓨팅 스케줄링 #그룹탐색최적화 방법 #GSO: Group Search Optimizer) #불연속그룹탐색최적화방법 #DGSO: Discrete Group Search Optimizer ) #Grid computing scheduling #Group Search Optimizer #GSO) #Discrete Group Search Optimizer #DGSO)

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참고문헌 (15)

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A. Abraham / 2008 / Particle swarm scheduling for workflow applications in distributed computing environments, Metaheuristics for Scheduling in Industrial and Manufacturing google schola Abraham, R. Buyya / 2000 / Natures heuristics for scheduling jobs on computational grids / The 8th IEEE International Conference on Advanced Computing and Communications : 45 ~ 52 google schola F. Xhafa / 2007 / Genetic algorithm based schedulers for grid computing systems / International Journal of Innovative Computing, Information and Control 3 (5) : 1 ~ 19 google schola Foster, C. Kesselman / 2004 / The grid: blueprint for a new computing infrastructure / Morgan Kaufmann google schola H. Izakian / 2010 / A discrete particle swarm optimization approach for grid job scheduling / International Journal of Innovative Computing, Information and Control 6 : 1 ~ 1 google schola

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