Algoritmo genético permutacional para el despliegue y la planificación de sistemas de tiempo real distribuidos

El despliegue y la planificación de tareas y mensajes en sistemas de tiempo real distribuidos son problemas NP-difíciles (NPhard), por lo que no existen métodos óptimos para solucionarlos en tiempo polinómico. En consecuencia, estos problemas son adecuados para abordarse mediante algoritmos genérico...

Full description

Bibliographic Details
Authors: Azketa Ferreras, Ekain, Gutiérrez García, José Javier|||0000-0002-0706-5494, Di Natale, Marco, Almeida, Luís, Marcos Muñoz, Margarita
Format: article
Publication Date:2013
Country:España
Institution:Universidad de Cantabria (UC)
Repository:UCrea Repositorio Abierto de la Universidad de Cantabria
Language:Spanish
OAI Identifier:oai:repositorio.unican.es:10902/25314
Online Access:http://hdl.handle.net/10902/25314
Access Level:Open access
Keyword:Sistemas de tiempo real
Algoritmos de planificación
Algoritmos genéticos
Optimizaciones multiobjetivo
Description
Summary:El despliegue y la planificación de tareas y mensajes en sistemas de tiempo real distribuidos son problemas NP-difíciles (NPhard), por lo que no existen métodos óptimos para solucionarlos en tiempo polinómico. En consecuencia, estos problemas son adecuados para abordarse mediante algoritmos genéricos de búsqueda y optimización. En este artículo se propone un algoritmo genético multiobjetivo basado en una codificación permutacional de las soluciones para abordar el despliegue y la planificación de sistemas de tiempo real distribuidos. Además de desplegar tareas en computadores y de planificar tareas y mensajes, este algoritmo puede minimizar el número de computadores utilizados, la cantidad de recursos computacionales y de comunicaciones empleados y el tiempo de respuesta de peor caso medio de las aplicaciones. Los resultados experimentales muestran que este algoritmo genético permutacional puede desplegar y planificar sistemas de tiempo real distribuidos de forma satisfactoria y en tiempos razonables.