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30.11.2019 | Methodologies and Application | Ausgabe 13/2020

Soft Computing 13/2020

An enhanced cuckoo optimization algorithm for task graph scheduling in cluster-computing systems

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 13/2020
Autor:
Hamid Reza Boveiri
Wichtige Hinweise
Communicated by V. Loia.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Optimized task scheduling is key to achieve high performance in the cluster-computing systems whose application is broad ranging from scientific to the military purposes. This combinatorial problem is NP-hard from the time complexity perspective, where applying newly proposed metaheuristics to it deserves further investigation based on the well-known no-free-lunch theorem. Accordingly, in this paper, an enhanced version of cuckoo optimization algorithm (COA) named E-COA is proposed to cope with the static task scheduling problem in the mesh topology cluster-computing environments. The proposed approach is equipped with an efficient adaptive semi-stochastic egg-laying strategy that significantly improves the local and global search potentiality of the basic COA. The experiments on a comprehensive set of randomly generated task graphs with different structural parameters reveal the efficiency of the proposed approach from the performance point of view, especially for the small-scale samples, and where the number of clusters in the machine is very restricted, i.e., we are in the lack of computational resource.

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