Multiobjective Differential Evolution for Mapping in a Grid Environment

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.