Tytuł artykułu
Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
Effectiveness of an artificial neural network based algorithm for scheduling multiprocessor tasks
Konferencja
Automatyzacja procesów dyskretnych/krajowa konferencja (XII ; 13-16.09.2000 ; Zakopane)
Języki publikacji
Abstrakty
W pracy przedstawiono wyniki analizy efektywności algorytmu szeregowania zadań wieloprocesorowych opartego na sztucznej sieci neuronowej. Zadania, o których mowa, mogą, przykładowo, reprezentować struktury lub moduły programów tolerujących błędy. Problem szeregowania zadań wieloprocesorowych dotyczy systemów czasu rzeczywistego, od których wymaga się dużej niezawodności i bezpieczeństwa. W pracy przedstawiono przybliżony algorytm szeregowania oparty na strukturze sztucznej sieci neuronowej. Algorytm został poddany ocenie metodą eksperymentów obliczeniowych, których rezultaty również przedstawiono w niniejszej pracy.
The paper proposes an artificial neural network based algorithm for scheduling multiprocessor tasks. The considered scheduling problem class is characterized by a set of multiple, identical processors and a set of multiple-processor tasks. Multiple-processor tasks have to be processed on more than one processor at a time. Decision variables include assignment of processors to tasks and size of each task. To solve the above problem an artificial neural network based algorithm is proposed. Computational complexity of the approach is analyzed and evaluated. To assess effectiveness of the algorithm computational experiment has been carried. The results obtained by using the proposed algorithm have been compared with those generated by the specially designed evolutionary algorithm and the hybrid evolutionary. Experiment results prove high effectiveness of the neural network approach.
Słowa kluczowe
Rocznik
Tom
Strony
51--60
Opis fizyczny
Bibliogr. 16 poz.
Twórcy
autor
autor
- Katedra Systemów Informacyjnych Wyższa Szkoła Morska, 81-225 Gdynia, ul. Morska 83, tel. (058) 690-15-00, irek@wsm.gdynia.pl
Bibliografia
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BSL6-0005-0005
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.