Genetic Scheduler: Um Algoritmo Genético para Escalonamento de Tarefas com Restrição Temporal em Sistemas Distribuídos

TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Sistemas de Informação.Sistemas de Tempo Real (STR) apresentam a necessidade de executar suas tarefas dentro de um limite de tempo conhecido como deadline, caracterizando assim um limite temporal em sua execução. Devido a essa restrição, a ordenação na execução de suas tarefas é um fator crítico para este tipo de sistema. A essa ordenação é dado o nome de escalonamento das tarefas. Encontrar uma lógica capaz de gerar escalonamentos válidos, ou seja, escalonamentos que possam garantir as limitações temporais na execução das tarefas, é uma das principais atividades que devem ser executadas no desenvolvimento de um sistema de tempo real. Como exemplos desse tipo de sistema pode ser citado: sistemas de controle de tráfego aéreo e sistemas de streaming, entre outros. Algoritmos Genéticos (AG) são uma alternativa interessante para a busca de soluções ótimas ou quase-ótimas para problemas de geração de escalonamentos para tarefas de STR em ambientes distribuídos. O objetivo deste trabalho é apresentar uma solução para o problema de geração de escalonamentos de tarefas que possuem limitação no tempo de sua execução, podendo a falha em executar dentro do tempo delimitado gerar problemas de performance ou até levar a sérios erros no sistema. Neste trabalho é apresentado um algoritmo genético capaz de encontrar um escalonamento válido para um conjunto de tarefas que precisam ser executadas em uma determinada configuração de um sistema. É descrito ao longo do trabalho todos os componentes deste algoritmo: modelo do cromossomo, operadores genéticos e critérios de avaliação da qualidade para determinar a validade dos escalonamentos gerados. Por fim, são demonstrados os testes realizados utilizando o algoritmo, detalhando os parâmetros para o algoritmo e métricas obtidas em sua execução

Energy-aware task scheduling on heterogeneous computing systems with time constraint

As a technique to help achieve high performance in parallel and distributed heterogeneous computing systems, task scheduling has attracted considerable interest. In this paper, we propose an effective Cuckoo Search algorithm based on Gaussian random walk and Adaptive discovery probability which combined with a cost-to-time ratio Modification strategy (GACSM), to address task scheduling on heterogeneous multiprocessor systems using Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS). First, to overcome the shortcomings of poor performance in exploitation of the cuckoo search algorithm, we use chaos variables to initialize populations to maintain the population diversity, a Gaussian random walk strategy to balance the exploration and exploitation capabilities of the algorithm, and an adaptive discovery probability strategy to improve population diversity. Then, we apply the improved Cuckoo Search (CS) algorithm to assign tasks to resources, and a widely used downward rank heuristic strategy to find the corresponding scheduling sequence. Finally, we apply a cost-to-time ratio improvement strategy to further improve the performance of the improved CS algorithm. Extensive experiments are conducted to evaluate the effectiveness and efficiency of our method. The results validate our approach and show its superiority in comparison with the state-of-the-art methods.Zexi Deng, Zihan Yan, Huimin Huang, Hong Shen ... et al

Machine learning assisted optimization with applications to diesel engine optimization with the particle swarm optimization algorithm

A novel approach to incorporating Machine Learning into optimization routines is presented. An approach which combines the benefits of ML, optimization, and meta-model searching is developed and tested on a multi-modal test problem; a modified Rastragin\u27s function. An enhanced Particle Swarm Optimization method was derived from the initial testing. Optimization of a diesel engine was carried out using the modified algorithm demonstrating an improvement of 83% compared with the unmodified PSO algorithm. Additionally, an approach to enhancing the training of ML models by leveraging Virtual Sensing as an alternative to standard multi-layer neural networks is presented. Substantial gains were made in the prediction of Particulate matter, reducing the MMSE by 50% and improving the correlation R^2 from 0.84 to 0.98. Improvements were made in models of PM, NOx, HC, CO, and Fuel Consumption using the method, while training times and convergence reliability were simultaneously improved over the traditional approach