본 논문에서는 병렬처리에서 중요한 이슈인 부하균형 문제에 대한 새로운 솔루션을 소개한다. 솔루션으로 제안하는 MGA 기법은 평균장 어닐링 (MFA)과 유전자 알고리즘 (GA)의 장점을 효과적으로 결합한 휴리스틱 부하균형기법이다. 제안된 MGA을 다른 매핑 알고리즘 (MFA, GA-l, GA-2) 들과의 성능 향상비를 측정하는 멀티프로세서 매핑 시뮬레이션을 개발하였다. 휴리스틱 매핑 기법의 합성을 통하여 기존의 방법보다 수행시간은 오래 걸리는 대신 솔루션 품질, 즉 최대종료시간 및 통신부하에서 개선된 실험 결과를 얻을 수 있다는 것을 보였다.
In this paper, we introduce a new solution for the load balancing problem, an important issue in parallel processing. Our heuristic load balancing technique called MGA effectively combines the benefit of both mean-field annealing (MFA) and genetic algorithms (GA). We compare the proposed MGA algorithm with other mapping algorithms (MFA, GA-l, and GA-2). A multiprocessor mapping algorithm simulation has been developed to measure performance improvement ratio of these algorithms. Our experimental results show that our new technique, the composition of heuristic mapping methods improves performance over the conventional ones, in terms of solution quality with a longer run time.
