Evolutionary Fuzzy Scheduler for Grid Computing

Prado, Rocío Pérez de; García-Galán, S.; Yuste, A. J.; Expósito, J. E. Muñoz; Santiago, A. J. Sánchez; Bruque, S.

doi:10.1007/978-3-642-02478-8_36

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“…It must be highlighted here that a new schema for the fuzzy rule-based scheduler design and new learning strategies and configurations have been considered to improve the scheduling approaches presented in previous works (Prado et al 2009). To be precise, in this work, both the featuring and description of system variables have been modified in order to improve the system knowledge and featuring of the system state.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 96%

“…Also, GFSs have been recently considered for applications related to parallel or distributed computing (Nojima et al 2009). In this regard, a scheduling system for computationally intensive BoT applications within a grid computing environment on the basis of our previous work in the development of fuzzy rule-based schedulers that learn by evolving their knowledge base (Prado et al 2009) is presented in this work. Specifically, the objective of this learning process is optimizing a multicriteria function depicting the desired behaviour of the system and in this regard, to achieve the automatic modification or evolution of its rule base (RB) by interaction with the grid environment.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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Genetic fuzzy rule-based scheduling system for grid computing in virtual organizations

et al. 2010

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One of the most challenging problems when facing the implementation of computational grids is the system resources effective management commonly referred as to grid scheduling. A rule-based scheduling system is presented here to schedule computationally intensive Bag-of-Tasks applications on grids for virtual organizations. There exist diverse techniques to develop rule-base scheduling systems. In this work, we suggest the joining of a gathering and sorting criteria for tasks and a fuzzy scheduling strategy. Moreover, in order to allow the system to learn and thus to improve its performance, two different off-line optimization procedures based on Michigan and Pittsburgh approaches are incorporated to apply Genetic Algorithms to the fuzzy scheduler rules. A complex objective function considering users differentiation is followed as a performance metric. It not only provides the conducted system evaluation process a comparison with other classical approaches in terms of accuracy and convergence behaviour characterization, but it also analyzes the variation of a wide set of evolution parameters in the learning process to achieve the best performance.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 96%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Genetic fuzzy rule-based scheduling system for grid computing in virtual organizations

et al. 2010

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“…A statement is probabilistic if it expresses a likelihood or degree of certainty if it is the outcome of clearly defined but random occurring events. Fuzzy schedulers are used when there are no precise criteria for defining the scheduler's input data [114,115]. Notice that the terminology deterministic scheduling is generally used to make a distinction to stochastic or fuzzy scheduling models.…”

Section: An Overview Of the Workflow Scheduling Problemmentioning

confidence: 99%

Providing robustness to non-robust workflow schedulers to uncertainties of available bandwidth

Genez¹

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Seria impossível ter escrito essa Tese sem o suporte da minha família e dos meus amigos. Obrigado pelo apoio nas minha decisões para que eu pudesse completar mais uma importante etapa da minha vida. Vocês são tudo para mim. Obrigado por tudo! Edmundo, muito obrigado por ter sido meu orientador. Sua orientação desde o mestrado foi essencial para que chegasse onde eu cheguei. Eu não tenho dúvida de que a experiência que eu obtive trabalhando junto com você nesta Tese, na dissertação de mestrado, nos artigos e nas disciplinas fará muita diferença na minha carreira. A você devo a confiança em minha capacidade como pesquisador. Não esquecerei dos seus ensinamentos e preciosos conselhos da sua inestimável confiança. Muito obrigado novamente! Espero que possamos continuar trabalhando juntos nos próximos anos.Luiz, muito obrigado pela co-orientação e principalmente pela amizade e companheirismo. Desde o mestrado, as suas sugestões, a sua disponibilidade e o seu apoio foram essenciais para o desenvolvimento desta Tese. Eu também não tenho dúvida que a experiência que eu obtive trabalhando junto com você fará muita diferença da minha vida acadêmica. Aliás, de fato, já está fazendo. Muito obrigado! Agradeço também pelos papos nerds (e não nerds) de computeiro. Também espero que, junto com o Edmundo, possamos continuar trabalhando juntos nos próximos projetos de pesquisa.Agradeço também ao Prof. Dr. Nelson L. S. da Fonseca pela colaboração no desenvolvimento desta pesquisa de doutorado. As suas sugestões, o seu apoio e a sua disponibilidade nos artigos foram extremamente essenciais para a construção tese. A experiência que eu obtive pela sua orientação nos artigos está fazendo diferença na formação da minha carreira acadêmica. Muito obrigado!For those who contributed to this Thesis but did not speak Portuguese, I haven't forgotten you, guys! This acknowledgement also extends to Prof. Dr Rizos Sakellarious, for the opportunity to host and supervise me during my PhD sandwich at the University of Manchester, UK. Your supervision and collaboration were intrinsic to this doctoral research. Also, I would like to thank Prof. Dr. Posco Tso for the confidence to offer me the job position of Assistant Researcher at Loughborough University, UK. My eternal thanks for this opportunity that I can say that is kicking off my academic career. Thank you! Muitíssimo obrigado a todos que passaram pelo Laboratório de Redes de Computadores (LRC) nesses últimos 5 anos! Aprendi muito com vocês. Também, a todos os amigos e amigas de Campinas, Londrina, Manchester e Loughborough que, de uma forma ou de outra, fizeram parte da minha vida nesses últimos 5 anos. Não irei citar nomes para não deixar ninguém de fora, porém todos estão implicitamente incluídos aqui e expresso a minha profunda gratidão por fazer parte da minha felicidade.Aos demais mestrados, doutorandos, funcionários e professores do Instituto de Computação (IC) que colaboraram diretamente e indiretamente com a minha formação, e se esforçaram para que eu pudesse desenvolver meu trabalho co...

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