پایان نامه ارائه یک الگوریتم زمانبندی کارا در شبکه محاسباتی گرید با هدف کاهش زمان اتمام کل و توازن بار

word 656 KB 31013 73
1392 کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر
قیمت قبل:۶۳,۳۰۰ تومان
قیمت با تخفیف: ۲۳,۹۰۰ تومان
دانلود فایل
  • بخشی از محتوا
  • وضعیت فهرست و منابع
  • پایان‌نامه کارشناسی ارشد در رشته­­ ی

    مهندسی کامپیوتر (نرم‌افزار)

    چکیده

    شبکه­های تورین محاسباتی (گرید) زمینه‌ای را فراهم آورده است که بتوان از منابع ناهمگن در نقاط مختلف جغرافیایی برای حل مسائل پیچیده علمی، مهندسی و تجارت استفاده کرد. عملیات زمانبندی نقش کلیدی در عملکرد گرید ایفا می­کند. در این پایان نامه  با استفاده از مزایای الگوریتم ژنتیک، پنج الگوریتم زمانبندی برای نگاشت بهینه­ای از کارهای دسته­ای  روی ماشین­ها ارائه شده است که تمامی فضای جستجو مسأله زمانبندی را بررسی کرده و یک توازن بار روی همه ماشین­ها ایجاد نماید. نتایج پیاده­سازی الگوریتم­های ارائه شده نشان دهنده متوسط کاهش 13.23 درصد در زمان اتمام آخرین کار نسبت به الگوریتم های پیشین است.

      

    کلید واژه: گرید محاسباتی، زمانبندی، توازن بار.

     

    1-1 مقدمه

    کامپیوترهای امروزی مانند مغز انسان معمولا از بخش کوچکی از توانایی‌های خود استفاده می‌کنند و اغلب به‌ صورت غیرفعالند و منتظر اطلاعات ورودی می‌مانند. تصور کنید که اگر از منابع سخت‌افزاری این همه کامپیوتر غیرفعال استفاده شود و همه در یک کامپیوتر جمع شوند، چه دستگاه پرقدرتی خواهیم داشت. شبکه­های محاسباتی (گرید)[1] زمینه‌ای را فراهم آورده است که بتوان از منابع (کامپیوتری) سیستم‌های دیگر نیز استفاده نماییم. اغلب مسائل پیچیده علمی، مهندسی و تجارت احتیاج به میزان زیادی از منابع برای اجرا دارند، بهترین راه حل برای اینگونه مسائل استفاده از گرید می­باشد[1].

    هدف شبکه های محاسباتی (گرید) به اشتراک گذاشتن منابع کامپیوتری در نقاط مختلف جغرافیایی با مدیریت­های مختلف بین کاربران است. کاربران درخواست­های خود را پیوسته برای محیط گرید ارسال می­کنند و بخش مدیریت منابع[2] این کارها را به گره های محاسباتی[3] موجود در شبکه اختصاص می­دهد. به چگونگی تخصیص این درخواست­ها روی گره­های محاسباتی مختلف زمانبندی[4] می­گویند.

    اعمال سیاست­های مختلف برای عملیات زمانبندی نتایج متفاوتی را خواهد داشت که این سیاست با توجه به اهداف مشخص شده برای گرید اتخاذ می­شوند. عملیات زمانبندی در سیاست­های مختلف از فاکتورهای متفاوتی برای تخصیص کارها روی منابع مختلف استفاده می­کند. امکان دارد یک فاکتور نقش تعیین کننده­ای در یکی از سیاست­ها داشته باشد ولی در سیاست دیگر اصلا به آن توجه نشود، از اینرو هدف هر الگوریتم بهینه کردن سیاست مورد نظر خود است.

     

    1-2 هدف از اجرای پایان نامه

    با توجه به تاثیر بالای عملیات زمانبندی در عملکرد بهینه گرید و مزایایی که برای گرید در قسمت قبل ذکر شد، ارائه یک روش کارا در زمانبندی می تواند تاثیر زیادی در حل مسائل بزرگ در شاخه های مختلف داشته باشد.

    در گریدهای محاسباتی هدف بالا بردن درصد استفاده از منابع در کنار کاهش زمان اتمام آخرین کار می­باشد. در این طرح تحقیق همین اهداف را دنبال می­کنیم و سعی داریم نگاشتی از کارها را ارائه دهیم که هم باعث بالا رفتن بهره­وری از منابع شود و هم کمترین زمان را برای اتمام آخرین کار داشته باشد.

     

    1-3 مراحل انجام پایان نامه

    برای انجام پایان­نامه ابتدا مفاهیم گرید و روش­های موجود مطالعه و بررسی شدند و بعد از مقایسه صورت گرفته روی روش­های مختلف، الگوریتم ژنتیک برای تولید نگاشت انتخاب شد. در کنار الگوریتم ژنتیک الگوریتمی را ارائه کردیم که به توازن بار روی منابع کمک می­کند و با استفاده از مزایای دو الگوریتم نام برده شده نگاشت بهینه­ای را برای کارها بدست آوردیم. برای پیاده­سازی الگوریتم­ها از زبان برنامه نویسی java شده است.

     

    1-4 ساختار پایان نامه

    در فصل دوم الگوریتم ژنتیک، پارامترهای موثر در این الگوریتم و مفاهیم اولیه­ی زمانبندی مورد بررسی قرار می­گیرد. در فصل سوم گذری بر تحقیقات پیشین خواهیم داشت. الگوریتم­های پیشنهادی در فصل چهارم ارائه شده است و در فصل پنجم نتایج حاصل از ارزیابی و مقایسه الگوریتم­های پیشنهادی آورده شده است.

     

    2-        ادبیات موضوعی

     

     

    2-1 مقدمه

    در این فصل ابتدا الگوریتم ژنتیک را مورد بررسی قرار می­دهیم. در این بررسی ساختار کلی الگوریتم ژنتیک و پارامترهای تاثیرگذار در عملکرد این الگوریتم را مشخص می­کنیم. در ادامه محیط شبکه­های محاسباتی گرید را شرح داده و به بررسی اصطلاحات و تعاریف موجود می­پردازیم. روش­های مختلف زمانبندی را بیان کرده و انواع صف­بندی کارها را مورد بررسی قرار می­دهیم.

    الگوریتم ژنتیک، الهامی از علم ژنتیک و نظریه تکامل داروین است و بر اساس بقای برترین‏ها یا انتخاب طبیعی استوار است. یک کاربرد متداول الگوریتم ژنتیک، استفاده از آن بعنوان تابع بهینه‏کننده است. الگوریتم ژنتیک ابزار سودمندی دربازشناسی الگو، انتخاب ویژگی، درک تصویر و یادگیری ماشینی است[3-8]. در الگوریتم‏ ژنتیک[5]، نحوه تکامل ژنتیکی موجودات زنده شبیه‏سازی می‏شود.

    اگرچه کارهایی توسط یک زیست­شناس به نام Fraser در زمینه مدل­سازی تکامل در سیستم‌های بیولوژیک در دهه 60 میلادی صورت گرفت ولی الگوریتم ژنتیک برای کاربردهای مهندسی و به صورت امروزی آن، نخستین بار توسط جان هلند[9] متخصص علوم کامپیوتر دانشگاه میشیگان در سال 1975 پیشنهاد گردید. کار وی آغاز تمامی کوشش­ها برای کاربرد الگوریتم ژنتیک در مهندسی است. پس از آن کارهای Dejong  [10]در سال 1975 در زمینه بررسی و مقایسه چندین روش الگوریتم ژنتیک پایه‌های نظری بحث را فراهم آورد. این الگوریتم با الهام از طبیعت بر پایه اصل تکاملی «پایداری بهترین‌ها»[6] استوار است. الگوریتم ژنتیک اگرچه پس از الگوریتم استراتژی تکاملی پیشنهاد گردید ولی مشهورترین روش از بین الگوریتم‌های تکاملی است. در یک الگوریتم ژنتیک یک جمعیت از افراد طبق مطلوبیت آنها در محیط بقا می­یابند. افرادی با قابلیت­های برتر، شانس ازدواج وتولید مثل بیشتری را خواهند یافت. بنابراین بعد از چند نسل فرزندانی با کارایی بهتر بوجود می‌آیند. در الگوریتم ژنتیک هر فرد از جمعیت بصورت یک کروموزوم معرفی می‌شود. کروموزوم­ها در طول چندین نسل کامل­تر می‌شوند. در هر نسل کروموزوم­ها ارزیابی می‌شوند و متناسب با ارزش خود امکان بقا و تکثیر می‌یابند. تولید نسل در بحث الگوریتم ژنتیک با عملگرهای آمیزش3 و جهش4 صورت می‏گیرد. والدین برتر بر اساس یک تابع برازندگی انتخاب می‌شوند.

    در هر مرحله از اجرای الگوریتم ژنتیک، یک دسته از نقاط فضای جستجو مورد پردازش‏های تصادفی قرار می‏گیرند. به این صورت که به هر نقطه دنباله‏ای از کاراکترها نسبت داده می‏شود و بر روی این دنباله‏ها، عملگرهای ژنتیکی اعمال می‏شوند. سپس دنباله‏های بدست آمده رمزگشایی می‏گردد تا نقاط جدیدی در فضای جستجو بدست آید. در آخر براساس این که تابع هدف در هر یک از نقاط چه مقدار باشد، احتمال شرکت نمودن آنها در مرحله بعد تعیین می‏گردد[11-14].

    الگوریتم‏ ژنتیک را می‏توان یک روش بهینه‏سازی تصادفی جهت‏دار دانست که به تدریج به سمت نقطه بهینه حرکت می‏کند. در مورد ویژگی‌های الگوریتم ژنتیک در مقایسه با دیگر روش‌های بهینه سازی می‌توان گفت که الگوریتمی است که بدون داشتن هیچ گونه اطلاعی از مسئله و هیچ گونه محدودیتی بر نوع متغیرهای آن برای هر گونه مسئله ای قابل اعمال است و دارای کارآیی اثبات شده‌ای در یافتن بهینه کلی[7] می‌باشد. توانایی این روش در حل مسائل پیچیده بهینه‌سازی است که روش‌های کلاسیک یا قابل اعمال نیستند و یا دریافتن بهینه کلی قابل اطمینان نیستند[15].

     

    2-2 ساختار الگوریتم‏ ژنتیک

    به طور کلی، الگوریتم‏ ژنتیک از اجزاء زیر تشکیل می‏شود:

    کروموزوم[8]

    در الگوریتم‏ ژنتیک، هر کروموزوم نشان دهنده یک نقطه در فضای جستجو و یک راه‏حل ممکن برای مسئله مورد نظر است. خود کروموزوم‏ها (راه حل‏ها) از تعداد ثابتی ژن[9] (متغیر) تشکیل می‏شوند. برای نمایش کروموزوم‏ها، معمولاً از کدگذاری‏های دودویی (رشته‏های بیتی) استفاده می‏شود.

    جمعیت[10]

    مجموعه‏ای از کروموزوم‏ها یک جمعیت را تشکیل می‏دهند. با تاثیر عملگرهای ژنتیکی  بر روی هر جمعیت، جمعیت جدیدی با همان تعداد کروموزوم تشکیل می‏شود.

    تابع برازندگی[11]

    به منظور حل هر مسئله با استفاده از الگوریتم‏های ژنتیکی، ابتدا باید یک تابع برازندگی برای آن مسئله ابداع شود. برای هر کروموزوم، این تابع عددی غیر منفی را برمی‏گرداند که نشان دهنده شایستگی یا توانایی فردی آن کروموزوم است.

    عملگرهای ژنتیکی

    در الگوریتم‏ ژنتیک، در طی مرحله تولید مثل[12] ازعملگرهای ژنتیکی استفاده می‏شود. با تاثیر این عملگرها بر روی یک جمعیت، نسل[13] بعدی آن جمعیت تولید می‏شود. عملگرهای انتخاب[14] , آمیزش  و جهش معمولاً بیشترین کاربرد را در الگوریتم‏های ژنتیکی دارند.

     

    2-3 عملگرهای ژنتیکی

    در بخش قبلی اشاره شد که در الگوریتم‏ ژنتیک به منظور تولید مثل، معمولاً از عملگرهای انتخاب، آمیزش و جهش استفاده می‏شود. در این بخش، هر یک از عملگرهای فوق به صورت جداگانه معرفی می‏شود:

    عملگر انتخاب

    این عملگر از بین کروموزوم ‏های موجود در یک جمعیت، تعدادی کروموزوم را برای  تولید مثل انتخاب می‏کند. کروموزوم‏های برازنده‏تر، شانس بیشتری دارند تا برای تولید مثل انتخاب شوند.

    عملگر آمیزش

    عملگر آمیزش بر روی یک زوج کروموزوم از نسل مولد عمل کرده و یک زوج کروموزوم جدید تولید می‏کند. عملگرهای آمیزش متعددی از قبیل، آمیزش تک نقطه‏ای[15]، آمیزش دو نقطه‏ای[16]، آمیزش چرخشی[17] و ... وجود دارند که در ادامه چند مورد را بررسی می­کنیم.

    عملگر جهش

    پس از اتمام عمل آمیزش، عملگر جهش بر روی کروموزوم‏ها اثر داده می‏شود. این عملگر یک ژن از یک کروموزوم را به طور تصادفی انتخاب نموده و سپس محتوای آن ژن را تغییر می‏دهد. اگر ژن از جنس اعداد دودویی باشد، آن را به وارونش تبدیل می‏کند و چنانچه متعلق به یک مجموعه باشد، مقدار یا عنصر دیگری از آن مجموعه را به جای آن ژن قرار می‏دهد. در شکل 2-3 چگونگی جهش یافتن پنجمین ژن یک کروموزوم نشان داده شده است.

    احتمال انجام عمل جهش بر روی هر کروموزوم را نرخ جهش[18] یا احتمال جهش[19] می‏گویند و با Pm نمایش می‏دهند. معمولاً این عدد را بسیار کوچک (مثلاً 001/0) در نظر می‏گیرند.

    پس از اتمام عمل جهش، کروموزوم‏های تولید شده به عنوان نسل جدید شناخته شده و برای دور بعد اجرای الگوریتم ارسال می‏شوند.

     

    2- 4 روند کلی الگوریتم‏ ژنتیک

    در شکل 2-2 نمودار گردشی الگوریتم‏ ژنتیک نشان داده شده است.

    قبل از این که یک الگوریتم ژنتیک بتواند اجرا شود، ابتدا باید کدگذاری (یا نمایش) مناسبی برای مسئله مورد نظر پیدا شود. همچنین یک تابع برازندگی نیز باید ابداع شود تا به هر راه‏ حل کدگذاری شده ارزشی را نسبت دهد.

     

    شکل 2-2 نمودار گردشی الگوریتم‏ ژنتیک

    در طی اجرا، والدین برای تولید مثل انتخاب می‏شوند و با استفاده از عملگرهای آمیزش و جهش با هم ترکیب می‏شوند تا فرزندان جدیدی تولید کنند.

    شکل 2-2 نمودار گردشی الگوریتم ژنتیک

    این فرآیند چندین بار تکرار می‏شود تا نسل بعدی جمعیت تولید شود. سپس این جمعیت بررسی می‏شود و در صورتی که ضوابط همگرایی[20] برآورده شوند، فرآیند فوق خاتمه می‏یابد.

     

    2-5 شرط پایان الگوریتم

    در الگوریتم‌ های تکاملی غالباً اجرای برنامه برای تعداد نسل‌های از پیش تعیین شده‌ای صورت می‌گیرد. اما شرط دیگری نیز برای پایان الگوریتم‌ ژنتیک توسط Grefenstette [16] ارائه شده است که آن میزان پراکندگی بیت‌ها[21] درون جمعیت می‌باشد. این محک نشان دهنده میزان همگرا شدن کد اعضای جمعیت می‌باشد. اگر کد یک عنصر دارای طول 1 بیت باشد و به صورت  نشان داده شود و  (که  تعداد اعضای جمعیت است)، مقدار پراکندگی بیت جمعیت P، b(P) به صورت زیر تعریف می‌شود:

    (تصاویر و فرمول ها در فایل اصلی موجود است)

     

    Provide an efficient scheduling algorithm in grid computing networks with the aim of reducing overall completion time and load balancing

     

     

    Abstract

     

     

    Grid computing provides an environment to share geographically distributed heterogeneous computer resources for solving complex engineering, business and scientific problems. Job scheduling has a key role in grid performance.  In this thesis for batch jobs, five scheduling algorithms have been proposed that uses genetic algorithms. The proposed algorithms find a suitable job scheduling with respect to load balancing and the overall completion time. Implementation results show that on average there is a reduction of 13.23 percent on last job completion time with respect to former batch job scheduling algorithms.

    Keywords: Grid Computing, Scheduling, Load Balancing.

  • فهرست:

     

    1- مقدمه .................................................................................................................. 1

    1-1 مقدمه ............................................................................................................................ 1

    1-2 هدف از اجرای پایان­نامه ........................................................................................... 2

    1-3 مراحل انجام پایان­نامه ............................................................................................... 2

    1-4 ساختار پایان­نامه ......................................................................................................... 3

    2- ادبیات موضوعی .................................................................................................... 4

    2-1 مقدمه ............................................................................................................................ 4

    2-2 ساختار الگوریتم ژنتیک ............................................................................................. 6

    2-3 عملگرهای ژنتیکی ....................................................................................................... 7

    2-4 روند کلی الگوریتم ژنتیک .......................................................................................... 8

    2-5 شرط پایان الگوریتم .................................................................................................... 10

    2-6 برخی از کاربرد­های الگوریتم ژنتیک ........................................................................ 10

    2-7 تعاریف .............................................................................................................................. 11

    2-8 مزایای اجرای موازی ..................................................................................................... 12

    2-9 مراحل زمانبندی در گرید ......................................................................................... 16

    2-10 انواع زمانبند ................................................................................................................. 17

    2-11 انواع زمانبندی ............................................................................................................ 18

    2-12 نحوه­ی زمانبندی (ایستا و پویا) .............................................................................. 19

    2-13 ساختار زمانبند ........................................................................................................... 19

    2-14 انواع صف­بندی کارها ................................................................................................. 21

    2-15 پیچیدگی محاسباتی زمانبندی ...............................................................................22

    2-16 جمع بندی  ............................................................................................................... 22

    3- پیشینه پژوهشی .................................................................................................. 23

    3-1 مقدمه ............................................................................................................................ 23

    3-2 الگوریتم­های حریصانه ............................................................................................... 23

    3-3 الگوریتم­های تکاملی .................................................................................................. 26

    3-3-1 راه­کارهای مبتنی بر جستجوی محلی ................................................ 26

    3-3-2 راه­کارهای جمعیت محور ...................................................................... 28

    3-4 جمع­بندی  .................................................................................................................. 31

    4- الگوریتم­های پیشنهادی ...................................................................................... 33

    4-1 مقدمه ............................................................................................................................ 33

    4-2 فرضیات وتعاریف ......................................................................................................... 34

    4-3 الگوریتم­ Asuffrage .................................................................................................. 35

    4-4 الگوریتم­ MaxSuffrage ............................................................................................ 36

    4-5 الگوریتم توازن نسخه یک ......................................................................................... 38

    4-6 الگوریتم توازن نسخه دو ........................................................................................... 40

    4-7 الگوریتم ژنتیک و توازن بار ...................................................................................... 41

    4-8 جمع­بندی ..................................................................................................................... 46

    5- نتایج حاصل از ارزیابی........................................................................................... 47

    5-1 مقدمه ............................................................................................................................ 47

    5-2 محک ارزیابی براون ................................................................................................... 47

    5-3 ارزیابی الگوریتم Asuffrage .................................................................................... 49

    5-4 ارزیابی الگوریتم MaxSuffrage .............................................................................. 51

    5-5 ارزیابی الگوریتم توازن نسخه یک ............................................................................ 53

    5-6 ازریابی الگوریتم توازن نسخه دو .............................................................................. 54

    5-7 ارزیابی الگوریتم ژنتیک به همراه توازن بار............................................................. 55

    5-8 پیشنهادات برای آینده ..............................................................................................  57

    6- منابع ..................................................................................................................... 58

     

    منبع:

    [1] Lorpunmanee S., Sap M. N., Abdullah A. H.and Chompoo-inwai C. (2007), “An Ant Colony Optimization For Dynamic Job Scheduling In Grid Environment”, International Journal of Computer and Information Science and Engineering, Vol. 3, No. 1, PP. 207-214.

    [2] Jacob, B., Brown, M., Fukui, K., and Trivedi, N. (2005), “Introduction to Grid Com-putting”, International Business Machines Corporation.

    [3] Tseng, L.Y. and Yang, S.(1997), “Genetic algorithms for clustering , feature selection and classification” ,IEEE Int. Conference on Neural Networks, pp.1612-1616.

    [4] Bala, J., Huary, J.,Vafaie, H., De jong, K. and Wechslev,H. (1995), “Hybrid learning using genetic algorithms and decision trees for pattern classification” , IJCAI conference , Montreal , August 19-25.

    [5] Siedlecki,W. and Sklansky,J. (1989), “A note on genetic algorithms for large scale pattern selection” , Pattern Recognition Letters , vol.10, pp. 335-347.

    [6] Vafaie, H. and De Jong, K. (1993), “Robust feature selection algorithms” , Proc. of the fifth conference on tools for artificial intelligence, Boston, MA: IEEE Computer Society Press., pp. 356-363.

    [7] Vafaie, H., and De Jong, K. (1992), “Genetic algorithms as a tool for feature selection in machine learning”, Proc. of the 4th Int. conference on tools with artificial intelligence,pp.200-204 Arlington,VA.

    [8] Vafaie,H. and Imam,I. (1994), “Feature selection methods: genetic algorithms vs. greedy-like search”. Proc. of the Int. conference on fuzzy and intelligent control systems.

    [9] J. H. Holland, (1975), “Adaptation in natural and artificial systems: An introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence”, University of Michigan Press.

    [10] K. A. De Jong, (1975), “An analysis of the behavior of a class of genetic adaptive systems”, [PhD Thesis] University of Michigan Ann Arbor, MI, USA.

    [11] M. Mitchell, (1996), “An Introduction to Genetic Algorithms”, MIT Press, Cambridge, MA.

    [12] D. Beasley, D. Bull and R. Martin, (1993), “An Overview of Genetic Algorithms: Part 1 Fundamentals”, University of Cardiff, Cardiff.

    [13] D. Beasley, D. Bull and R. Martin, (1993), “An Overview of Genetic Algorithms: Part 2 Research Topics”, University of Cardiff, Cardiff.

    [14] D. E. Goldberg, (1989), “Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning”, Addison Wesley, Reading, MA.

    [15] Fogel, D.B, (2000), “ What is Evolutionary Computation?” IEEE Spectrum, pp. 26-32.

    [16] Back,T, (1996), “ Evolutionary Algorithms in Theory & Practice “, Oxford University Press.

    [17] I. Foster, C. Kesselman, and S. Tuecke, (2001), “The anatomy of the grid: Enabling scalable virtual organizations”, International journal of high performance computing applications, vol. 15, no. 3, pp. 200-222.

    [18] F. Xhafa, and A. Abraham, (2010),  “Computational models and heuristic methods for Grid scheduling problems”,  Future generation computer systems, vol. 26, no. 4, pp. 608-621.

    [19] I. Rodero, F. Guim, J. Corbalan et al., (2010), “Grid broker selection strategies using aggregated resource information,” Future Generation Computer Systems, vol. 26, no. 1, pp. 72-86.

    [20] B. Plale, P. Dinda, and G. von Laszewski, (2002), “Key concepts and services of a grid information service”,  in Proceedings of the 15th International Conference on Parallel and Distributed Computing Systems (PDCS), pp. 437-442.

    [21] J. Yu, and R. Buyya, (2005), “A taxonomy of workflow management systems for grid computing,” Journal of Grid Computing, vol. 3, no. 3-4, pp. 171-200.

    [22] J. Cao, S. A. Jarvis, S. Saini et al., (2003), “Gridflow: Workflow management for grid computing,” in 3rd IEEE/ACM International Symposium on Cluster Computing and the Grid, Tokyo, Japan, pp. 198-205.

    [23] H.-b. ZHANG, L.-s. TANG, and L.-x. LIU, (2009), “Survey of grid scheduling,” Computer Engineering and Design, vol. 9, pp. 026.

    [24] V. Subramani, R. Kettimuthu, S. Srinivasan et al., (2002), “Distributed job scheduling on computational grids using multiple simultaneous requests,” in 11th IEEE International Symposium on High Performance Distributed Computing, Edinburgh, Scotland, pp. 359-366.

    [25] D. G. Feitelson, and L. Rudolph, (1998), “Metrics and benchmarking for parallel job scheduling,” in Job Scheduling Strategies for Parallel Processing, New York, NY, pp. 1-24.

    [26] Fernandef D., (1989), ”Allocating Mudules To Processor In A Distributed System”, IEEE Transactions on Software Engineering, Vol. 15, No. 11,PP. 1427-1436.

    [27] Braun T.D., Siegel H.J., Beck N., Boloni L.L., Maheswaran M., Reuther A.L., Robertson J.P. and  Theys M.D., Yao B., (2001), “A comparison of eleven static heuristics for mapping a class of independent tasks onto heterogeneous distributed computing systems”, Journal of Parallel and Distributed Computing, Vol. 61, No. 6,PP. 810-837.

    [28] Ritchie G. andLevine J. (2003),“A Fast, Effective Local Search For Scheduling Independent JobsIn Heterogeneous Computing Environments”, Proceedings of the 22nd Workshop of the UK Planning and Scheduling Special Interest Group,Mar 15 -20,Glasgow Scotland, PP. 59-65.

    [29] YarKhan A. and Dongarra J. (2002), “Experiments With Scheduling Using Simulated Annealing In A Grid Environment”, In Proceedings of the 3rd International Workshop on Grid Computing, July 12-15, Baltimore USA, PP. 232-242.

    [30] Ritchie G. (2003),“Static Multi-Processor Scheduling With Ant Colony Optimisation& Local Search”, Master of Science thesis, University of Edinburgh.

    [31] Zomaya A. Y. and Teh Y. H. (2001), “Observations On Using Genetic Algorithms For Dynamic Load-Balancing”, IEEE Transactions on Parallel and distributed systems,Vol. 12, No. 2, PP. 899-911.

    [32] Xhafa F., Alba E., Dorronsoro B., Duran B. and Abraham, A. (2008), “Efficient Batch Job Scheduling In Grids Using Cellular Memetic Algorithms”, Metaheuristics for Scheduling in Distributed Computing Environments, Vol. 146, No. 2, PP. 273-299.

    [33] S. Nesmachnow,  H. Cancela, and E. Alba. (2011), “Heterogeneous computing with volutionary algorithms.” Soft Computing, Vol. 15, Issue. 4, pp. 685–701.

    [34] S. Nesmachnow,  H. Cancela, and E. Alba. (2012), “A parallel micro evolutionary algorithm for heterogeneous computing and grid scheduling.” Applied Soft Computing, Vol. 12, Issue. 2, pp. 626–639.

    [35] A. K. Chaturvedi, R. Sahu, (2011), “New Heuristic for Scheduling of Independent Tasks in Computational Grid”, International Journal of Grid and Distributed Computing, Vol. 4 25-36.

    [36] F. Xhafa, J. Carretero, E. Alba, and B. Dorronsoro, (2008), “Design and evaluation of tabu search method for job scheduling in distributed environments.”  In Proceedings of the 21th International Parallel and Distributed Processing Symposium, pages 1-8.


موضوع پایان نامه ارائه یک الگوریتم زمانبندی کارا در شبکه محاسباتی گرید با هدف کاهش زمان اتمام کل و توازن بار, نمونه پایان نامه ارائه یک الگوریتم زمانبندی کارا در شبکه محاسباتی گرید با هدف کاهش زمان اتمام کل و توازن بار, جستجوی پایان نامه ارائه یک الگوریتم زمانبندی کارا در شبکه محاسباتی گرید با هدف کاهش زمان اتمام کل و توازن بار, فایل Word پایان نامه ارائه یک الگوریتم زمانبندی کارا در شبکه محاسباتی گرید با هدف کاهش زمان اتمام کل و توازن بار, دانلود پایان نامه ارائه یک الگوریتم زمانبندی کارا در شبکه محاسباتی گرید با هدف کاهش زمان اتمام کل و توازن بار, فایل PDF پایان نامه ارائه یک الگوریتم زمانبندی کارا در شبکه محاسباتی گرید با هدف کاهش زمان اتمام کل و توازن بار, تحقیق در مورد پایان نامه ارائه یک الگوریتم زمانبندی کارا در شبکه محاسباتی گرید با هدف کاهش زمان اتمام کل و توازن بار, مقاله در مورد پایان نامه ارائه یک الگوریتم زمانبندی کارا در شبکه محاسباتی گرید با هدف کاهش زمان اتمام کل و توازن بار, پروژه در مورد پایان نامه ارائه یک الگوریتم زمانبندی کارا در شبکه محاسباتی گرید با هدف کاهش زمان اتمام کل و توازن بار, پروپوزال در مورد پایان نامه ارائه یک الگوریتم زمانبندی کارا در شبکه محاسباتی گرید با هدف کاهش زمان اتمام کل و توازن بار, تز دکترا در مورد پایان نامه ارائه یک الگوریتم زمانبندی کارا در شبکه محاسباتی گرید با هدف کاهش زمان اتمام کل و توازن بار, تحقیقات دانشجویی درباره پایان نامه ارائه یک الگوریتم زمانبندی کارا در شبکه محاسباتی گرید با هدف کاهش زمان اتمام کل و توازن بار, مقالات دانشجویی درباره پایان نامه ارائه یک الگوریتم زمانبندی کارا در شبکه محاسباتی گرید با هدف کاهش زمان اتمام کل و توازن بار, پروژه درباره پایان نامه ارائه یک الگوریتم زمانبندی کارا در شبکه محاسباتی گرید با هدف کاهش زمان اتمام کل و توازن بار, گزارش سمینار در مورد پایان نامه ارائه یک الگوریتم زمانبندی کارا در شبکه محاسباتی گرید با هدف کاهش زمان اتمام کل و توازن بار, پروژه دانشجویی در مورد پایان نامه ارائه یک الگوریتم زمانبندی کارا در شبکه محاسباتی گرید با هدف کاهش زمان اتمام کل و توازن بار, تحقیق دانش آموزی در مورد پایان نامه ارائه یک الگوریتم زمانبندی کارا در شبکه محاسباتی گرید با هدف کاهش زمان اتمام کل و توازن بار, مقاله دانش آموزی در مورد پایان نامه ارائه یک الگوریتم زمانبندی کارا در شبکه محاسباتی گرید با هدف کاهش زمان اتمام کل و توازن بار, رساله دکترا در مورد پایان نامه ارائه یک الگوریتم زمانبندی کارا در شبکه محاسباتی گرید با هدف کاهش زمان اتمام کل و توازن بار

پایان نامه کارشناسی ارشد رشته مهندسی کامپیوتر چکیده: در سال های اخیر با توجه به رشد روز افزون درخواستها و پیوستن مشتریان جدید به دنیای محاسبات، سیستم های محاسباتی نیز باید تغییر کنند و قدرتمندتر وانعطاف پذیرتر از قبل عمل نمایند. در این میان محاسبات ابری به عنوان مدلی فراتر از یک سیستم ارائه شد که در حال حاضر توانایی پاسخگویی به اکثر درخواست ها و نیازمندی ها را دارد. راه حل های ...

پایان‌نامه کارشناسی ارشد در رشته­­ی مهندسی کامپیوتر (نرم‌افزار چکیده شبکه ­های تورین محاسباتی (گرید) زمینه‌ای را فراهم آورده است که بتوان از منابع ناهمگن در نقاط مختلف جغرافیایی برای حل مسائل پیچیده علمی، مهندسی و تجارت استفاده کرد. عملیات زمانبندی نقش کلیدی در عملکرد گرید ایفا می­کند. بدلیل پویایی منابع و تخمین نادقیق زمان اجرایی و ... عملیات زمانبندی باید مکانیسم هایی را برای ...

پایان نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد "M.Sc" چکیده در این پایان نامه به ارایه یک روش جدید در پردازش شبکه ای با الگوریتم مورچگان پرداخته‌ایم. مدلی که در فضای شبکه ای استفاده کردیم حراج دو طرفه پیوسته می باشد. این مدل ها به دلیل سادگی و پویایی خود امروزه در بسیاری از الگوریتم های مورد استفاده برای کنترل منابع و زمان بندی کارها مورد استفاده قرار می گیرند. بسیاری از این مدل ها ...

پایان‌نامه دوره کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر گرایش نرم‌افزار چکیده ضرورت استفاده روزافزون از داده­ های توزیع‌ شده در شبکه‌ های کامپیوتری بر همگان مشخص است. تعداد بسیار زیادی از منابع محاسباتی و ذخیره‌سازی در کنار یکدیگر قرار می‌گیرند و گرید را تشکیل می‌دهند. در سال‌های اخیر تکنولوژی گرید رشد چشمگیری داشته به‌طوری‌که در اکثر تحقیقات و آزمایش‌های علمی مورد استفاده قرار گرفته است. ...

چکیده سیر تکاملی محاسبات به گونه ای است که می‌توان آن را پس از آب، برق، گاز و تلفن به عنوان عنصر اساسی پنجم فرض نمود. در سالهای اخیر توجهات فزاینده ای به محاسبات ابری شده است. محاسبات ابری مدلی توزیع شده با مقیاس بزرگ است که مجموعه مقیاس پذیر و مجازی شده از قدرت محاسباتی مدیریت شده، فضای ذخیره سازی و سرویس‌ها را از طریق اینترنت در اختیار مشتریان قرار می‌دهد. مسئله تخصیص منابع در ...

دانشکده برق و کامپیوتر رساله دکترای مهندسی برق چکیده: هدف از انجام این رساله، ایجاد بهبود در نحوه عملکرد الگوریتم های تخصیص نرخ بهینه بر مبنای تابع سودمندی در شبکه های داده می باشد. الگوریتم تخصیص نرخ بهینه بر مبنای تابع سودمندی در ابتدا توسط دکتر گلستانی مطرح گردید. سپس Kelly نشان داد که میتوان مسئله تخصیص نرخ بهینه را به دو زیر مسئله ساده تر تبدیل کرد که یکی توسط شبکه و دیگری ...

پایان نامه کارشناسی ارشد رشته مهندسی مکاترونیک مقدمه پیشرفت­های اخیر در تولید منعطف و تکنولوژی اطلاعات این امکان را فراهم کرده است که سیستم­های تولیدی بتوانند با هزینه پایین­تر طیف وسیع­تری از محصولات یا خدمات را ارائه نمایند. به­علاوه افزایش رقابت در سطح جهانی منجر به رویارویی صنایع با رویکرد افزایش ارزش مشتری در ارائه محصول یا خدمات شده است. بنابراین لزوم درنظر گرفتن نیازهای ...

پایان نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد(M.Sc) چکیده شبکه حسگر بی سیم، شبکه ای است که از تعداد زیادی گره کوچک تشکیل شده است. گره از طریق حسگرها اطلاعات محیط را دریافت می‌کند. انرژی مصرفی گره‌ها معمولاً از طریق باتری تامین می‌شود که در اکثر موارد امکان جایگزینی این باتری‌ها وجود ندارد. بنابراین توان مصرفی گره‌ها موضوع مهمی در این شبکه ها است. و استفاده از روش‌های دقیق و سریع ...

پايان نامه دوره کارشناسي ارشد در رشته علوم اقتصادي بهمن 1393 چکيده پيش­بيني از ابزارها و راهکارهاي مؤثر به منظور برنامه­ريزي و تدوين روش­هاي مالي است. دقت پيش­بيني از مهم­

پایان‌نامه کارشناسی ارشد گرایش الکترونیک چکیده امروزه با توجه به مزایای شبکه­های حسگر بی­سیم که همانا پیاده­­سازی ساده و ارزان، مصرف توان پایین و مقیاس­پذیری بالای آنها است، در بسیاری از کاربردها مورد استفاده قرار گرفته­اند. طراحی شبکه­های پایدار حسگر بی­سیم یک مسئله بسیار چالش برانگیز است. انتظار می­رود حسگرها با انرژی محدود به صورت خودکار برای مدت طولانی کار کنند. این در حالی ...

ثبت سفارش