Optimization of Bi-criteria Scheduling using Genetic Algorithms

유전 알고리즘을 이용한 두 가지 목적을 가지는 스케줄링의 최적화

The task scheduling in multiprocessor system Is one of the key elements in the effective utilization of multiprocessor systems. The optimal assignment of tasks to multiprocessor is, in almost all practical cases, an NP hard problem. Consequently various modern heuristics based algorithms have been proposed for practical reason. Recently, several approaches using Genetic Algorithm (GA) are proposed. However, these algorithms have only one objective such as minimizing cost and makespan. This paper proposes a new task scheduling algorithm using Genetic Algorithm combined simulated annealing (GA+SA) on multiprocessor environment. In solution algorithms, the Genetic Algorithm (GA) and the simulated annealing (SA) are cooperatively used. In this method. the convergence of GA is improved by introducing the probability of SA as the criterion for acceptance of new trial solution. The objective of proposed scheduling algorithm is to minimize makespan and total number of processors used. The effectiveness of the proposed algorithm is shown through simulation studies. In simulation studies, the results of proposed algorithm show better than that of other algorithms.

멀티프로세서 시스템에서 스케줄링은 매우 중요한 부분이지만, 최적의 해를 구하는 것이 복잡하여 다양한 휴리스틱 방법들에 의한 스케줄링 알고리즘들이 제안되고 있다. 최근 유전 알고리즘을 사용한 멀티프로세서 스케줄링 알고리즘들이 제시되고 있지만, 제시된 알고리즘 대부분은 한가지만의 목적을 가지는 단순한 알고리즘이다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용한 새로운 스케줄링 알고리즘을 제시한다. 또한, 해를 구하는 과정에서 시뮬레이티드 어닐링 (simulated annealing)의 확률을 이용하여 유전 알고리즘의 성능을 개선시킨다. 제시된 알고리즘은 태스크들의 최종 수행 완료 시간 (makespan)을 최소화하는 것과 사용된 프로세서의 수를 최소화하는 두 가지의 목표를 가진다. 모의 실험을 통하여 제시된 알고리즘이 다른 알고리즘보다 최종 수행 완료 시간과 사용된 프로세서의 수에서 더 나은 결과를 보임을 확인할 수 있었다.