A service oriented architecture for engineering design

Decision making in engineering design can be effectively addressed by using genetic algorithms to solve multi-objective problems. These multi-objective genetic algorithms (MOGAs) are well suited to implementation in a Service Oriented Architecture. Often the evaluation process of the MOGA is compute-intensive due to the use of a complex computer model to represent the real-world system. The emerging paradigm of Grid Computing offers a potential solution to the compute-intensive nature of this objective function evaluation, by allowing access to large amounts of compute resources in a distributed manner. This paper presents a grid-enabled framework for multi-objective optimisation using genetic algorithms (MOGA-G) to aid decision making in engineering design

Técnicas de monitorización y diferenciación de servicios para la asignación de recursos en entornos de computación Grid, en base a indicadores de nivel de servicio

El fortalecimiento de las infraestructuras de computación Grid, como plataforma para el acceso a recursos de cómputo y de almacenamiento en forma de servicios en Internet, ha dado lugar a una nueva necesidad: vincular las solicitudes de los usuarios con los servicios más apropiados, con el objetivo de mejorar la eficiencia de utilización de los recursos que forman parte del Grid, a la vez que mejorar las prestaciones de los trabajos ejecutados en el mismo. Esta necesidad se traduce, en la práctica, en la demanda de nuevos mecanismos de planificación de trabajos y de gestión de recursos, que permitan dotar a las infraestructuras Grid con nuevas estrategias para proporcionar niveles de servicio diferentes a diferentes perfiles de usuarios, proyectos y aplicaciones, y todo ello sobre la base de los requerimientos de calidad de servicio (Quality of Service o QoS) de cada perfil, formalizados en un contrato de nivel de servicio (Service Level Agreements o SLA). Por estas razones, proporcionar QoS en entornos de computación Grid es un área de investigación muy activa, a la vez que muy importante para la evolución del Grid hacia una infraestructura de propósito general que soporte modelos de negocio complejos. Sin embargo, a pesar de los avances en las técnicas de planificación y de gestión de recursos, el soporte para QoS en entornos de computación Grid es todavía muy limitado y, hasta el momento, no existe una solución definitiva para el problema. En este trabajo proponemos un nuevo modelo para la asignación de recursos en el Grid, en base a requerimientos de QoS. Como parte de este modelo, los servicios Grid son evaluados periódicamente a través de casos de prueba representativos, que son ejecutados en los recursos y que sirven para determinar la capacidad de los mismos para funcionar con unas prestaciones y una disponibilidad determinadas. A la vez, los recursos deben ser continuamente monitorizados para conocer su estado.Torres Serrano, E. (2010). Técnicas de monitorización y diferenciación de servicios para la asignación de recursos en entornos de computación Grid, en base a indicadores de nivel de servicio [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/7768Palanci

The System for Evolutionary Computing on the Computational Grid

The computational Grid can offer users tremendous computer resources. Many researchers are developing the Grid middleware and the typical results are Grid RPCs. However, application models are restricted to use when Grid RPCs are applied. In this paper, we proposed the "EVOLVE/G" system for developer to construct evolutionary computation (EC) system on the computational grid. The EVOLVE/G has a tree topology of data communication. In the EVOLVE/G, there are Agent and some Workers. Since the data can be transferred between Agent and Worker, any logical model of EC can be implemented by the EVOLVE/G. Furthermore, it has mechanism of clustering nodes. Therefore, the effective model can be constructed on the Grid environment. In this paper, the Grid calculation model of Parallel Simulated Annealing using the Genetic Crossover (PSA/GAc) is built using the EVOLVE/G and presented the experimental results in the real Grid environment. Consequently, it is shown that the examination of the calculation model using the EVOLVE/G is effective