Servidor Genético: Uma abordagem de balanceamento de carga baseada em algoritmo de aprendizado de máquina genético para agregados de computadores

• Autor(a) principal: Pinto, A. R.
• Data de Publicação: 2006
• Outros Autores: Dantas, M. A.R.
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: eng
• Título da fonte: INFOCOMP: Jornal de Ciência da Computação
• Texto Completo: https://infocomp.dcc.ufla.br/index.php/infocomp/article/view/122
• topic: Algoritmo de Aprendizado de Máquina Ge nético; Agregados de Computadores; Balanceamento de Carga

A utilização de agregados de computadores está cada vez mais presente no contexto computacional atual. Um dos grandes problemas de tais ambientes, muitas vezes, é a má utilização dos recursos computacionais. O módulo de escalonamento de processos é um importante componente para a melhoria de distribuição das cargas do sistema. Neste artigo, apresentamos uma abordagem de escalonamento dinâmico de processos baseada em sistemas classificadores. O Servidor Genético realiza a integração entre os clientes e o ambiente de agregado de computadores, utilizando sistemas classificadores para o balanceamento de carga. Sistemas classificadores são algoritmos de aprendizado de máquina, baseados em algoritmos genéticos, altamente adaptáveis. Em adição, apresentamos  a implementação do pacote de software necessário para a execução dos testes,  o qual é testado sob o paradigma de uma arquitetura mestre-escravo de agregados de computador. Nossos resultados experimentais demonstram um diferencial na capacidade de adaptação do sistema classificador mediante o ambiente sob qual está inserido.