Resumen

La computación en malla facilita el intercambio de recursos a través de dominios administrativos que están geográficamente distribuidos. La programación en un entorno distribuido y heterogéneo es intrínsecamente muy difícil debido a la naturaleza heterogénea de la colección de recursos. Makespan y tardiness son dos medidas diferentes de programación, y muchas de las investigaciones anteriores se han concentrado en la reducción del makespan, que mide la utilización de la máquina. En este documento, proponemos un algoritmo de programación híbrido para programar tareas de malla independientes con el objetivo de reducir la tardanza total ponderada de las tareas de malla. La tardanza se utiliza para medir el rendimiento de la fecha límite, lo cual tiene un impacto directo en el costo de ejecución de los trabajos. En este documento proponemos el algoritmo BG_ATC que es una combinación de la búsqueda del mejor espacio (BG) y el algoritmo de indexación del Costo Aparente de Tardanza (ATC). Además, implementamos estos dos algoritmos en dos

• Materias:Internet de las cosas Inteligencia artificial Contaminantes atmosféricos Sistema biométrico Aplicaciones
• Subjects:Internet of things Artificial intelligence Air pollutants Biometric system Applications
• Palabras claves:Computación en malla; Programación; Tiempo total de ejecución; Retraso; Algoritmo; Compartición de recursos
• Keywords:Grid computing; Scheduling; Makespan; Tardiness; Algorithm; Resource sharing