Abstract:
تطرقت الدراسة إلى استخدامفهوم الخوارزمية الجينية في جدولة المعالجات المتعددة ٠
من خلال دمخوارزميتين من خوارزميات الجدولة مع عدم إمكانية قطع العمليات ء والمتمثلة
بالبيان الحلقي المباشر ء فالخوارزمية الأولىجدولة المستوى الأعلى أولا مع تقدير الزمنHLFET، والخوارزمية الثانية "جدولة المستوى الأصغر أولا مع تقدير الزمن" SCFET. أظهرت
الدراسة نتائج ايجابية من خلال إبراز الحل الأفضلء من بين عدد كبير من الحلول في تقليل طول
الجدولة (تقليل زمن إنهاء العمل )ء من خلال الجدولة المثلى والمتمثلة بالخوارزمية الجينية
المقترحةء إذ أظھ رت كفاءة عالية وس هولة مرذة مقارذ تمه اس تخدام خوارزميات الجدولة
لوحدها.
The current paper tackles the combination of the genetic Algorithm with scheduling the
multiprocessor by browsing the two algorithms for dependent tasks and non preemptive.
The first algorithm is the highest level first estimated time (HLFET), and the second
algorithm is smallest co -level first with estimated time (SCFET). The genetic algorithm
proved to be powerful, efficient and appeared the feasible solution among many solutions;
that minimize the schedule length (execution time) to find the optimal scheduling. In this
research, it is proposed a genetic algorithm that finds a good combination of two list
algorithms to produce a schedule with shortest schedule length.
The results of the experiments showed that scheduling found with the proposed two list
scheduling genetic algorithms outperform those found with each one of the two lists
scheduling alone.