Una estrategia evolutiva de predicción para balance de carga en entornos de sistemas distribuidos

Autores
Esquivel, Susana Cecilia; Leguizamón, Guillermo
Año de publicación
1996
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Este artículo propone. una estrategia evolutiva de predicción, en un entorno de balance de carga, en Sistemas Distribuidos. Los algoritmos de balance de carga intentan mejorar la performance del sistema recurriendo a la migración de procesos, pero presentan el problema adicional de la inestabilidad que ocurre cuando los procesos gastan.una cantidad excesiva de tiempo migrando entre los diferentes nodos del sistema. Con el fin de disminuir el tráfico de.comunicaciones generadas por la estrategia de balance,se buscó reducir el número de requerimientos que un nodo debe efectuar cuando se encuentra sobrecargado, utilizando, para ello una estrategia de predicción evolutiva que usa como base de la predicción. el aprendizaje logrado, a través de la experiencia previa, por cada nodo.
Eje: Redes Neuronales. Algoritmos genéticos
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Sistemas Distribuidos
Distributed Systems
Balance de Carga
Algorithms
Predicción
Neural nets
Aprendizaje
Algoritmos Genéticos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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