A GA(TS) hybrid algorithm for scheduling in computational grids
Visualitza/Obre
10.1007/978-3-642-02319-4_34
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/119899
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2009
EditorSpringer
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The hybridization of heuristics methods aims at exploring the synergies among stand alone heuristics in order to achieve better results for the optimization problem under study. In this paper we present a hybridization of Genetic Algorithms (GAs) and Tabu Search (TS) for scheduling in computational grids. The purpose in this hybridization is to benefit the exploration of the solution space by a population of individuals with the exploitation of solutions through a smart search of the TS. Our GA(TS) hybrid algorithm runs the GA as the main algorithm and calls TS procedure to improve individuals of the population. We evaluated the proposed hybrid algorithm using different Grid scenarios generated by a Grid simulator. The computational results showed that the hybrid algorithm outperforms both the GA and TS for the makespan value but cannot outperform them for the flowtime of the scheduling.
CitacióXhafa, F., González, J. A., Dahal, K. P., Abraham, A. A GA(TS) hybrid algorithm for scheduling in computational grids. A: International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems. "Hybrid Artificial Intelligence Systems, 4th International Conference, HAIS 2009: Salamanca, Spain, June 10-12, 2009: proceedings". Berlín: Springer, 2009, p. 285-292.
ISBN978-3-642-02319-4
Versió de l'editorhttps://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-02319-4_34
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
hais09_1.pdf | 1,042Mb | Visualitza/Obre |