تعتبر جدولة المهام على المعالجات-المتعددة من أهم المسائل المدروسة لجعل المعالجات تعمل من دون أزمنة تأخير، و بالتالي تقليل الزمن الكمي اللازم لإتمام المهام. هذا الأمر جعل الاهتمام يتركز على مسألة الجدولة و خوارزمياتها، و خاصة في أنظمة المعالجات المتعددة التي تحتاج لترتيب المهام عمليا من أجل تنفيذها بشكل أمثل.
في هذا البحث، تمت دراسة مسألة الجدولة الستاتيكية لمهام المستقلة على نظام معالجات-متعدد متماثلة، و عرض خوارزمية اعتماداً على أمثة جماعة النحل، و حل مسألة الجدولة باستخدامها، و مقارنتها مع خوارزمية سابقة قد استوحيت من سلوك النحل لنفس الغرض و مع الحل الأمثل لمسألة الجدولة المعروضة.
إن الهدف من الخوارزمية هو إيجاد حل مقبول ذي زمن أصغريّ من خلال خوارزمية جماعة النحل، و دراسة تأثير زيادة عدد المهام عند ثبات عدد المعالجات، و تأثير زيادة عدد هذه المعالجات-من أجل عدد من المهام-على ثبات الخوارزمية المعروضة.
لقد أوضحت دراسة الخوارزمية المفروضة قدرتها على الحصول على قيمة مثلى لدالة الهدف في اختبارات مسائل جدولة ذات حجم صغير و متوسط.
لقد بينت النتائج أن الخوارزمية المفروضة تنتج حلاً أمثل لمسألة الجدولة في أغلب الحالات، و تحسن الخوارزمية التقليدية لأمثلة جماعة النحل.
Scheduling tasks on multiprocessors is considered one of the most
important issues studied to make processors operate without inertia (idleness) and thus to reduce the total time of completion or makespan. This increased interest in studying scheduling and its algorithms, especially in multiprocessor systems that need to
arrange the tasks to been optimally implemented.
In this research, we study the static scheduling issue for the
independent tasks on a homogenous multiprocessor system. In
addition, we develop an algorithm based on Bees Colony
Optimization to solve the scheduling Problem. Thereafter, our
algorithm is compared with a previous one inspired also by the bees behavior for the same purpose, and the optimal solution for the displayed scheduling Problem.
The aim of the algorithm is to find an acceptable solution with the
best time through Bees Colony's algorithm. To evaluate our reach,
we Study the effect of increasing the number of tasks when
processors numbers are constant, and the impact of increasing the
number of processors for a number of tasks on the stability of the
presented algorithm.
Our algorithm has shown the ability to obtain optimal value for the objective function in terms of scheduling tests for small and
medium size.
Our results shown that the imposed algorithm gives the best
solution for the scheduling problem, in most cases, and improves
the traditional BCO algorithm.
المراجع المستخدمة
G. BENI, 1988. “The concept of cellular robotic system,” in Proc. of the IEEE International Symposium on Intelligent Control, IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, CA , pp. 57–62
G. BENI, AND J. WANG, 1989. “Swarm intelligence,” in Proc. of the Seventh Annual Meeting of the Robotics Society of Japan, RSJ Press, Tokyo, pp. 425–428
G. BENI, AND S. HACKWOOD, 1992. “Stationary waves in cyclic swarms,” in: Proc. of the International Symposium on Intelligent Control, IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, CA, pp. 234–242
E. BONABEAU, M. DORIGO, AND G. THERAULAZ, 1997. Swarm intelligence. Oxford University Press, Oxford
S. CAMAZINE, AND J. SNEYD, 1991. “A model of collective nectar source by honey bees: self-organization through simple rules,” Journal of Theoretical Biology, vol. 149, pp. 547- 571