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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(A) 정보과학회논문지(A) 제24권 제12호
발행연도
1997.12
수록면
1,247 - 1,256 (10page)

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분산 시스템에서 작업들간의 우선 순위(precedence relation)를 위해 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)로 표현된 병렬 프로그램을 스케쥴하는 문제는 제한된 경우를 제외하고는 NP-complete 문제로 알려져 있다[l]. 따라서 실제 시스템에서의 작업 스케쥴링을 위해 다양한 모델과 가정 하에서 휴리스틱에 기반을 둔 알고리즘들이 제안되어 왔다[2,3,4,5,6,7,8]. 분산 시스템은 프로세서들과 네트워크의 성질에 따라 크게 동기종 분산 시스템(Distributed Homogeneous System)과 이기종 분산 시스템(Distributed Heterogeneous System)으로 구분 될 수 있다. 본 논문에서는 분산 시스템의 일반적인 모델을 동기종 분산 시스템과 이기종 분산 시스템에 대해 정의하고, 정의된 분산 시스템들에서 작업 스케쥴링을 수행하는 유전자 스케쥴링 알고리즘(Genetic Scheduling Algorithms, GSA)을 제안한다. 동기종 분산 시스템과 이기종 분산 시스템에서의 작업 스케쥴링은 각 시스템의 상이한 성질 때문에 다른 문제로 간주되고 있다. 그러나 GSA는 유전자 알고리즘이 지닌 견고(robust)한 성질을 통해 분산 시스템의 변화에 따라 스케쥴링의 수행시에 고려해야 할 요인이 변하는 영향을 극복할 수 있다. 본 논문에서 제안된 GSA는 모의 실험을 통해서 동기종 시스템에서는 리스트 스케쥴링 알고리즘[5]과, 이기종 분산 시스템에서는 OLROG(One-Level Reach-Out Greedy) 알고리즘[7]과 성능을 비교 및 분석하였다. GSA는 다양한 환경에서 뛰여난 성능의 향상을 보여 주었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 모델과 정의

3. 유전자 스케쥴링 알고리즘

4. 실험 및 결과 비교

5. 결론 및 향후 연구방향

참고문헌

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