Đề tài này giới thiệu thuật toán FOA có hiệu chỉnh và áp dụng để giải quyết bài toán lập lịch các công việc độc lập trên lưới tính toán với mục tiêu cực tiểu hóa makespan. Kết quả cho thấy FOA có thể áp dụng tốt cho việc giải bài toán tối ưu hóa trên. | UED Journal of Sciences Humanities amp Education ISSN 1859 - 4603 TẠP CHÍ KHOA HỌC XÃ HỘI NHÂN VĂN VÀ GIÁO DỤC SỬ DỤNG GIẢI THUẬT TỐI ƯU HÓA RỪNG CÂY RỜI RẠC CHO BÀI TOÁN LẬP LỊCH CÁC CÔNG VIỆC ĐỘC LẬP TRONG LƯỚI TÍNH TOÁN Nhận bài 12 01 2015 Đỗ Vĩnh Trúc Chấp nhận đăng 25 03 2015 Tóm tắt Lưới tính toán Computational Grid-CG là bài toán mới xuất hiện gần đây. Việc lập lịch http scheduling với các công việc độc lập independent jobs trên CG với mục tiêu cực tiểu makespan là bài toán khó nhưng hấp dẫn. Đóng góp mới nhất vào nhóm các giải thuật tiến hóa nổi tiếng như giải thuật di truyền Genetic Algorithm-GA tối ưu bầy đàn Particle Swarm Optimization-PSO giải thuật tối ưu hóa đàn kiến Ant Colony Optimization-ACO để giải quyết bài toán này cũng như các bài toán trong lĩnh vực tối ưu hóa là tối ưu hóa rừng cây Forest Optimization Algorithm-FOA 1 . Đề tài này giới thiệu thuật toán FOA có hiệu chỉnh và áp dụng để giải quyết bài toán lập lịch các công việc độc lập trên lưới tính toán với mục tiêu cực tiểu hóa makespan. Kết quả cho thấy FOA có thể áp dụng tốt cho việc giải bài toán tối ưu hóa trên. Từ khóa giải thuật tối ưu hóa rừng cây lưới tính toán công việc độc lập lập lịch makespan. có thể được xử lý chỉ trên một máy và một máy chỉ 1. Đặt vấn đề có thể xử lý một công việc tại một thời điểm nào đó. Một CG là một hệ tính toán phân tán theo địa lý Các giả định là các công việc độc lập nhau và bao gồm một tập hợp các tài nguyên máy tính đa không có sự ưu tiên. dạng quy mô rộng lớn và độc lập 2 3 4 5 Braun và cộng sự 9 so sánh 11 heuristics cho chúng được nối kết với nhau bởi các mạng băng lập lịch tính toán lưới Grid Computating thông cao 6 . Việc chia sẻ các công việc tính toán Scheduling- GCS với các công việc độc lập. Một là một ứng dụng chính của tính toán lưới. Trong tập dữ liệu lớn 9 đã được phát triển dựa trên ma một CG các nguồn tài nguyên năng động đa dạng trận thời gian kỳ vọng cho tính toán Expected Time và có thể được thêm vào và rút ra bất kỳ .
