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dc.date.accessioned 2012-09-21T15:00:37Z
dc.date.available 2012-09-21T15:00:37Z
dc.date.issued 2004
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10915/21348
dc.description.abstract La planificación en un ambiente de máquinas idénticas en paralelo (Pm) implica efectuar un cierto número de tareas (jobs) que utilizan varios recursos (un banco de máquinas en paralelo) por un cierto periodo de tiempo. Un modelo sencillo que consiste de m máquinas y n tareas independientes es la base de modelos más complejos. En este modelo, las tareas son asignadas de acuerdo con la disponibilidad de los recursos existentes siguiendo alguna regla de despacho determinada. El tiempo de finalización de la última tarea que abandona el sistema, conocido como makespan (Cmax), es uno de los objetivos más importantes a ser minimizado debido a que usualmente implica una alta utilización de los recursos; sin embargo, deben ser considerados otros objetivos tratados comúnmente en la literatura [9, 11], los cuales además de tener importancia teórica son de relevancia práctica. Muchos de estos problemas son NP-Hard para 2 ≤ m ≤ n y por ende, se han desarrollado heurísticas convencionales, Algoritmos Evolutivos (AEs) y otras heurísticas poblacionales para proveer planes o planificaciones aceptables como soluciones. Este trabajo, expone las conclusiones obtenidas en la resolución de problemas de planificación de tareas sin restricciones de precedencia, en ambientes de planificación de 2 y 5 máquinas idénticas en paralelo, mediante el uso de AEs que implementan distintas técnicas de recombinación y utilizan distintas representaciones indirectas de cromosoma. La performance lograda por los distintos AEs implementados, se compara con los resultados obtenidos por un conjunto de heurísticas convencionales que se aplican usualmente a diferentes problemas de planificación de máquinas idénticas en paralelo. es
dc.format.extent p. 624-629 es
dc.language es es
dc.title Resolución de problemas de planificación de tareas en ambientes de máquinas paralelas usando algoritmos evolutivos es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Ferretti, Edgardo es
sedici.creator.person Esquivel, Susana Cecilia es
sedici.creator.person Gallard, Raúl Hector es
sedici.description.note Eje: Sistemas de información y Metaheurística es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.subject.eurovoc información es
sedici.subject.keyword problemas de planificación de tareas es
sedici.subject.keyword máquinas paralelas es
sedici.subject.keyword algoritmos evolutivos es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 2004-05 es
sedici.relation.event VI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.subject.acmcss98 Algorithms es
sedici.subject.acmcss98 Parallel es


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Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Except where otherwise noted, this item's license is described as Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)