Novas abordagens na evolução de autômatos celulares aplicados ao escalonamento de tarefas em multiprocessadores

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2007

RESUMO

O escalonamento de tarefas em uma arquitetura multiprocessadora é ainda um grande desafio na área de computação paralela. Neste trabalho, estudamos um algoritmo de escalonamento baseado em autômatos celulares (ACs) que tem o objetivo de alocar tarefas de um programa paralelo em um sistema com dois processadores. O algoritmo de escalonamento apresenta duas fases: a fase de aprendizagem e a fase de operação. O propósito da fase de aprendizagem é descobrir regras de ACs aptas ao escalonamento das tarefas. A busca por estas regras é conduzida com a utilização de um algoritmo genético (AG). Na fase de operação, as regras descobertas na fase anterior são aplicadas em novas instâncias de programas paralelos. É esperado que, para qualquer alocação inicial das tarefas, o AC seja apto a encontrar uma alocação onde o tempo total de execução T seja minimizado, ou muito próximo disso. Estudamos inicialmente os modelos de ACs e AGs propostos e publicados até então para a arquitetura do escalonador de tarefas. Após o entendimento e reprodução de alguns resultados publicados, a meta do trabalho passou a ser investigar a capacidade de generalização das regras de transição de ACs. Ou seja, investigar se as regras encontradas para um programa paralelo específico poderiam ser aplicadas, com sucesso, em outros programas. A principal conclusão dessa investigação é que ainda existe muito espaço para a melhoria dessa capacidade. Visando melhorá-la, apresentamos duas novas abordagens para a fase de aprendizagem do algoritmo de escalonamento baseado em ACs: a evolução conjunta e um ambiente coevolutivo. Resultados obtidos através destas novas abordagens mostram que, com o seu uso, as regras de ACs evoluídas apresentam uma melhor capacidade de generalização.

ASSUNTO(S)

escalonamento de tarefas em uma arquitetura multiprocessadora cellular automata scheduling tasks in multiprocessor architectures autômatos celulares inteligência artificial algoritmos genéticos ciencia da computacao genetic algorithms

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