Abstrato

ANÁLISE COMPARATIVA DE ALGORITMO GENÉTICO COM CROSSOVER VARIÁVEL E PROBABILIDADE DE INVERSÃO PARA PROBLEMA DE AGENDAMENTO DE PROCESSO DE SISTEMA OPERACIONAL

Er.Rajiv Kumar

Existem inúmeras abordagens desenvolvidas para resolver problemas de agendamento de job shop e problemas de agendamento de processos de máquinas. A implementação de algoritmo genético para o escalonamento de processos do sistema operativo é uma ideia nova. O Algoritmo Genético é uma técnica robusta para resolver problemas de escalonamento e otimização de processos. Existem muitos tipos de algoritmos genéticos que foram desenvolvidos, desde algoritmos genéticos simples a algoritmos genéticos paralelos complexos. O desempenho de qualquer algoritmo genético depende da configuração adequada dos parâmetros dos operadores utilizados para um problema em consideração. Neste artigo iremos analisar o desempenho do algoritmo genético cruzado modificado para o problema de escalonamento de processos do sistema operativo. Como problema de escalonamento é definido como problema difícil NP. O algoritmo genético modificado é implementado de forma útil para problemas de agendamento de processos do sistema operativo. Vimos através do resultado da simulação que quando a probabilidade de cruzamento e operador de inversão muda, o desempenho e o estado de convergência do algoritmo genético mudam consideravelmente.