Revista de Tecnología de la Información e Ingeniería de Software
Acceso abierto

abstracto

Una programación de tareas eficiente de multiprocesador usando un algoritmo genético basado en la altura de la tarea

Ashish Sharma y Mandeep Kaur

La programación de tareas estáticas en marcos de multiprocesador es uno de los problemas difíciles de NP bien definidos. Debido a la utilización óptima de los procesadores y además de invertir menos tiempo, la programación de tareas en marcos multiprocesador es de extraordinaria importancia. Resolver un problema difícil de NP utilizando estrategias tradicionales requiere medidas de tiempo razonables. A lo largo del tiempo, se presentaron diversos procedimientos heurísticos para su comprensión. Por lo tanto, los métodos heurísticos como los algoritmos genéticos son métodos apropiados para la programación de tareas en un sistema multiprocesador. En este trabajo se ha presentado un nuevo GA para la planificación estática de tareas en sistemas multiprocesador cuya prioridad de tareas’ la ejecución se basa en la altura de la tarea en el gráfico y otros parámetros mencionados y luego se realiza la programación. Este método propuesto se simula y luego se compara con un algoritmo genético básico.