Szeregowanie i alokacja zadań periodycznych w heterogenicznych systemach wieloprocesorowych z wykorzystaniem obliczeń ewolucyjnych. Cz. 2, Wyniki obliczeń ewolucyjnych

• Autorzy: Handzel Z. , Gajer M. , Jamróz D.

Identyfikatory

DOI

10.15199/13.2015.4.11

Warianty tytułu

EN

Scheduling and allocation of periodic task in heterogeneous multiprocessor systems with the use of evolutionary computing. Part 2, Results of evolutionary computations

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono propozycję wykorzystania techniki obliczeń ewolucyjnych na potrzeby optymalizacji procesu alokacji i szeregowania zadań obliczeniowych w heterogenicznych systemach wieloprocesorowych. W drugiej części artykułu zamieszczono uzyskane wyniki obliczeń ewolucyjnych dla procesu alokacji zadań w heterogenicznym systemie wieloprocesorowym.

EN

In the paper we present the proposition of using evolutionary computation technique for optimizing of task scheduling and allocation process in heterogeneous multiprocessor systems. In the first part of the article we present the results obtained for tasks allocation process in heterogeneous multiprocessor system.

Słowa kluczowe

PL

szeregowanie i alokacja zadań; systemy czasu rzeczywistego; szeregowanie monotonicznego tempa

EN

tasks scheduling and allocation; real-time systems; rate monotonic scheduling

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2015
• Tom: Vol. 56, nr 4
• Strony: 60--62
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Handzel Z.

• Uniwersytet Jagielloński, Wydział Zarządzania i Komunikacji Społecznej, Kraków

autor

Gajer M.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Katedra Informatyki Stosowanej, Kraków

autor

Jamróz D.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Katedra Informatyki Stosowanej, Kraków

Bibliografia

• [1] D. E. Goldberg: Algorytmy genetyczne i ich zastosowania. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1996.
• [2] J. Arabas: Wykłady z algorytmów ewolucyjnych. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2004.
• [3] Z. Michalewicz: Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2003.
• [4] D. Rutkowska, M. Piliński, L. Rutkowski: Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, Łodź, 1997.
• [5] R. Gras, D. Devaurs, A. Wozniak, A. Aspinall: An individual-based evolving predator-prey ecosystem simulation using a fuzzy cognitive map as the behavior model. Artificial Life, vol. 15, 2009, ss. 423-463.
• [6] K. O. Stanley, D. B. D’Ambrosio, J. Gauci: A hypercube-based encoding for evolving large-scale neural networks. Artificial Life, vol. 15, 2009, ss. 185-212.
• [7] C. Ampatzis, E. Tuci, V. Trianni, A. L. Christensen, M. Dorigo: Evolving self-assembly in autonomous homogeneous robots: Experiments with two physical robots. Artificial Life, vol. 15, 2009, ss. 465-484.
• [8] Z. Handzel, M. Gajer: Zastosowanie techniki obliczeń ewolucyjnych na potrzeby sterowania procesem magazynowania energii elektrycznej w elektrowniach szczytowo-pompowych (część 1 - analiza zagadnienia optymalizacyjnego), Elektronika, nr 10/2014.
• [9] Z. Handzel, M. Gajer: Zastosowanie techniki obliczeń ewolucyjnych na potrzeby sterowania procesem magazynowania energii elektrycznej w elektrowniach szczytowo-pompowych (część 2 - implementacja algorytmu ewolucyjnego), Elektronika, nr 11/2014.