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A QUASI-OPTIMAL CLUSTER ALLOCATION STRATEGY FOR PARALLEL PROGRAM EXECUTION IN DISTRIBUTED SYSTEMS USING GENETIC ALGORITHMS

机译：遗传算法的分布式系统并行程序执行的拟最优集群分配策略

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This paper shows an approach to find quasi-optimal solutions to the first optimization stage of parallel program tasks allocation problem, in an internet distributed system. The user initiates program execution from an arbitrary node in an arbitrary cluster, the parallel tasks comprising the program migrate to quasi-optimal clusters using an strategy that tries to minimize intercluster traffic of the parallel program execution. Genetic algorithms (GAs) [11] are used to provide a set of timely, quasi-optimal solutions.
机译：本文展示了一种在互联网分布式系统中为并行程序任务分配问题的第一个优化阶段找到准最优解的方法。用户从任意群集中的任意节点启动程序执行，包括该程序的并行任务使用一种尝试使并行程序执行的群集间流量最小化的策略迁移到准最佳群集。遗传算法（GA）[11]用于提供一组及时的，准最优的解决方案。

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