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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1993년도 봄 학술발표논문집 제20권 제1호
발행연도
1993.4
수록면
669 - 672 (4page)

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본 논문에서 병렬 처리에서 태스크의 집합을 프로세서의 집합으로 사상시키는 태스크 할당 문제를 연구하였다. 태스크 할당 문제에서 최적해를 구하는 것은 NP-complete임이 증명되었다. 따라서 기존의 연구는 준최적해를 얻기 위한 휴리스틱과 AI 방법에 많은 관심을 가져왔다. 그 결과 graph reduction, priority list scheduling, clustering 등 다수의 방법이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 방법과 다른 복잡한 탐색 공간에서 광역 최적화를 위한 탐색 기법인 유전 알고리즘(genetic algorithms)을 태스크 할당 문제에 적용하였다. 따라서 본 논문에서는 태스크 할당 문제의 태스크들과 프로세서들을 그래프로 표현하고, 태스크 그래프로 부터 처리 비용 벡터, 처리 단계 벡터 그리고 병렬성 행렬을 정의하였다. 그리고 태스크 할당 문제에 적합한 유전자형(genotype)과 목적함수인 fitness를 정의하고, 태스크 할당을 위한 유전 알고리즘을 설계하였다. 마지막으로 그것의 성능을 휴리스틱 방법인 priority list scheduling의 HNF(Heavy Node Firts)알고리즘과 비교하였다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 태스크 할당과 유전 알고리즘

Ⅲ. 태스크 할당을 위한 유전 알고리즘

Ⅳ. 성능 분석 및 평가

Ⅴ. 결론

참고 문헌

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