確率学習による適応度評価を導入した遺伝的アルゴリズムに基づく動的負荷均衡

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 1995-04-15
• タイトル: 確率学習による適応度評価を導入した遺伝的アルゴリズムに基づく動的負荷均衡
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Dynamic Ｌoad Balancing Scheme Using a Genetic Algorithm with Stochastic Learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: 生体情報処理
• 著者所属: 北海道大学工学部情報図形科学講座
• 著者所属: 北海道大学工学部情報図形科学講座
• 著者所属: 北海道大学工学部情報図形科学講座
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information and Graphics Sciences, Faculty of Engineering, Hokkaido University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information and Graphics Sciences, Faculty of Engineering, Hokkaido University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information and Graphics Sciences, Faculty of Engineering, Hokkaido University
• 著者名: 棟朝, 雅晴; 高井, 昌彰; 佐藤義治
• 著者名(英): Masaharu, Munetomo; Yoshiaki, Takai; Yoshiharu, Sato
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 分散システムを有効に利用するために、システム内の各計算機の負荷を一様化することが必要である。分散管理型の動的負荷均衡アノレゴリズムにおいては、それぞれの計算機で独立して負荷状態の観測およびタスク転送の決定を行う。本論文では、負荷の重い計算機からのタスク転送要求をマルチキャストで実現した分散管理型の動的負荷均衡アノレゴリズムを提案する。本手法の特徴は、タスク転送要求の送出先リストを符号化し、適応度評価に確率学習オートマトンを組み合わせた遺伝的アルゴリズムを用いることで転送要求の成功率を向上させることにある。シミュレーション実験により従来の手法との比較検討を行い、提案する手法がシステムの平均応答時間、タスク転送要求の成功率、および動的な負荷変化への適応性の点において優れていることを示した。
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 36, 号 4, p. 868-878, 発行日 1995-04-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764