Application des algorithmes génétiques pour la résolution de problèmes d’ordonnancement dans les environnements de simulation

Abstract

L'ordonnancement du processeur implique que les travaux ou les tâches doivent être assignés à un processeur particulier pour être exécutés à un moment particulier. Le problème de la recherche d'un ordonnancement optimal pour un ensemble de tâches est NP-complet. L'algorithme qui implémente l'ordonnancement nécessite un temps exponentiel et ou polynomial pour atteindre une solution optimisée. Diverses techniques d'optimisation peuvent être utilisées pour trouver des solutions optimales pour l'ordonnancement des processus. L'algorithme génétique est l'une des solutions optimisées pour l'ordonnancement des processus. Dans ce travail, j’évaluerais la performance et l'efficacité des algorithmes les plus populaires dans ce domaine notamment : FCFS, SJF, LBE, SLB et MAX-MIN avec l’algorithme génétique.