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Preserving Locality for Optimal Parallelism in Task Allocation

机译:保留局部性以实现任务分配中的最佳并行性

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摘要

Genetic Algoriothms have been applied to several combinational optimisation problems, including the well known task allocation problem, originating from aprallel computing. We introduce random task graphs as a model of applications which display irregular global communication patterns. Unfiorm croissover is the standard genetic recombination operator, that is applied to solution encoded chromosomes. How-ever, application of a uniform crossover may heavily disrupt low ocst sub-solutions, or building blocks, of a chromosome. Therfore, we define a locality preserving recombination operator, exploiting the connectivity of the task graph. Experiemtns show that his new operator increases the convergence rate of the Genetic Alorithm applied to the task allocation problem.
机译:遗传算法已被应用于一些组合优化问题,包括众所周知的任务分配问题,该问题源自无处不在的计算。我们引入随机任务图作为显示不规则全局通信模式的应用程序模型。 Unfiorm croissover是标准的遗传重组算子,适用于溶液编码的染色体。但是,均匀交叉的应用可能会严重破坏染色体的低ocst子溶液或构件。因此,我们利用任务图的连通性定义了一个保留局部性的重组算子。经验表明,他的新算子提高了应用于任务分配问题的遗传算法的收敛速度。

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