عنوان المقالة:الخوارزمية الجينية المتوازية لحل مشكلة الجمود في الأنظمة متعددة المصادر A Parallel Genetic Algorithm for solving Deadlock Problem within Multi-Unit Resources Systems
ربيع عبدالله علي أحمد | Rabie Abdallah Ali Ahmed | 3268
نوع النشر
مجلة علمية
المؤلفون بالعربي
ربيع احمد-توفيق السعيداني-مالك ربابعة
المؤلفون بالإنجليزي
Rabie Ahmed, Taoufik Saidani, and Malek Rababa
الملخص العربي
الجمود هو الموقف الذي تنتظر فيه عمليتان أو أكثر تتنافسان على الموارد انتهاء العمليات الأخرى ، ولا يحدث ذلك مطلقًا. هناك نوعان مختلفان من الأنظمة ، أنظمة الموارد متعددة الوحدات والوحدة المفردة. الفرق هو عدد المثيلات (أو الوحدات) لكل نوع من أنواع الموارد. يمكن اعتبار مشكلة الجمود على أنها مشكلة اندماجية مقيدة تسعى إلى إيجاد جدولة محتملة للعمليات التي يمكن للنظام من خلالها تجنب الدخول في حالة توقف تام. لحل مشكلة الجمود ، تم تقديم العديد من الخوارزميات والتقنيات ، لكن استخدام الاستدلال الفوقي هو أحد الطرق الفعالة لحلها. كانت الخوارزميات الجينية فعالة في حل العديد من مشكلات التحسين ، بما في ذلك مشكلة الجمود. في هذه الورقة ، تم تقديم إطار متوازي محسّن للخوارزمية الجينية وتكييفه بفعالية وكفاءة لحل مشكلة الجمود. تم تنفيذ الطريقة المعدلة المقترحة بلغة الجافا وتم اختبارها على مجموعة بيانات محددة. توضح التجربة أن الطريقة المقترحة يمكن أن تنتج الحلول المثلى من حيث وقت الاندفاع وعدد الحلول الممكنة في كل جيل متقدم. علاوة على ذلك ، فإن الاسلوب المقترح يمكّن جميع أنواع عمليات الانتقال من العمل بأداء عال.
الملخص الانجليزي
Deadlock is a situation in which two or more processes competing for resources are waiting for the others to finish, and neither ever does. There are two different forms of systems, multi-unit and single-unit resource systems. The difference is the number of instances (or units) of each type of resource. Deadlock problem can be modeled as a constrained combinatorial problem that seeks to find a possible scheduling for the processes through which the system can avoid entering a deadlock state. To solve deadlock problem, several algorithms and techniques have been introduced, but the use of metaheuristics is one of the powerful methods to solve it. Genetic algorithms have been effective in solving many optimization issues, including deadlock Problem. In this paper, an improved parallel framework of the genetic algorithm is introduced and adapted effectively and efficiently to deadlock problem. The proposed modified method is implemented in java and tested on a specific dataset. The experiment shows that proposed approach can produce optimal solutions in terms of burst time and the number of feasible solutions in each advanced generation. Further, the proposed approach enables all types of crossovers to work with high performance.
تاريخ النشر
30/12/2021
الناشر
IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security
رقم المجلد
21
رقم العدد
12
ISSN/ISBN
1738-7906
رابط DOI
10.22937/IJCSNS.2021.21.12.25
الصفحات
8
رابط الملف
تحميل (0 مرات التحميل)
رابط خارجي
http://paper.ijcsns.org/07_book/202112/20211225.pdf
الكلمات المفتاحية
Deadlock Multi-instances, Meta-heuristics, Genetic Algorithm, Parallel Algorithms, Banker Algorithm
رجوع