Algoritmi efficaci ed efficienti per il mapping di applicazioni parallele multi-sito sono fondamentali per sfruttare il potenziale del calcolo basato su griglie. Siccome il problema di mappare in maniera ottimale è NP-completo, le tecniche evolutive possono aiutare a trovare delle soluzioni quasi-ottimali. In questo lavoro viene investigato l'uso di una Differential Evolution multiobiettivo per affrontare il problema del mapping in un ambiente di griglia con gli obiettivi di ridurre il grado di utilizzo delle risorse della griglia e, al tempo stesso, di massimizzare le richieste di Quality of Service in termini di affidabilità. Il mapper proposto viene testato su diversi scenari.

Multiobjective Differential Evolution for Mapping in a Grid Environment

D Maisto;U Scafuri;E Tarantino
2007

Abstract

Algoritmi efficaci ed efficienti per il mapping di applicazioni parallele multi-sito sono fondamentali per sfruttare il potenziale del calcolo basato su griglie. Siccome il problema di mappare in maniera ottimale è NP-completo, le tecniche evolutive possono aiutare a trovare delle soluzioni quasi-ottimali. In questo lavoro viene investigato l'uso di una Differential Evolution multiobiettivo per affrontare il problema del mapping in un ambiente di griglia con gli obiettivi di ridurre il grado di utilizzo delle risorse della griglia e, al tempo stesso, di massimizzare le richieste di Quality of Service in termini di affidabilità. Il mapper proposto viene testato su diversi scenari.
2007
Istituto di Calcolo e Reti ad Alte Prestazioni - ICAR
File in questo prodotto:
Non ci sono file associati a questo prodotto.

I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14243/126655
Citazioni
  • ???jsp.display-item.citation.pmc??? ND
  • Scopus 7
  • ???jsp.display-item.citation.isi??? ND
social impact