Resumen

El consumo de energía en los sistemas informáticos se ha convertido en una cuestión cada vez más importante. El alto consumo de energía ya ha dañado el medio ambiente en cierta medida, especialmente en multiprocesadores heterogéneos. En este artículo, primero formulamos y describimos el problema de la programación de tareas en tiempo real con conciencia energética en multiprocesadores heterogéneos. A continuación, proponemos un algoritmo basado en la optimización de enjambre de partículas (PSO), que puede reducir con éxito el coste energético y el tiempo de búsqueda de soluciones viables. Los resultados experimentales muestran que la metaheurística basada en PSO utiliza entre un 40% y un 50% menos de energía que los algoritmos basados en GA y SFLA, y emplea un 10% menos de tiempo que el algoritmo basado en SFLA para encontrar soluciones. Además, también puede encontrar un 19% más de soluciones viables que el algoritmo basado en SFLA.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:sfla, algoritmo, soluciones viables, multiprocesadores heterogéneos, problema de programación de tareas temporales, alto consumo energético, optimización por enjambre de partículas, pso, energía, consumo energético
• Keywords:sfla, algorithm, feasible solutions, heterogeneous multiprocessors, time task scheduling problem, high energy consumption, particle swarm optimization, pso, energy, energy consumption