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Scheduling und Ressourcenplanung sind Aufgaben, die in vielen Einsatzbereichen wie z.B. der Maschinenbelegung oder Projektplanung vorkommen. In diesem Beitrag wird eine verwandte Aufgabenstellung vorgestellt, nämlich die Ressourcen- und Jobplanung im Bereich des Grid-Computing. Auf Grund der Dynamik in einem solchen heterogenen Rechnernetz ist eine schnelle Reaktion und häufige Umplanung innerhalb weniger Minuten erforderlich. Daher kommt es vor allem auf gute Resultate innerhalb eines vorgegebenen Zeitrahmens an und weniger darauf, das Optimum zu finden. Zur Lösung dieses Problems werden Heuristiken und der Evolutionäre Algorithmus GLEAM eingesetzt. Der Beitrag vergleicht mit Hilfe geeigneter Benchmarks zwei unterschiedliche Genmodelle, zwei Verfahren zur Reparatur illegaler Schedules und den Effekt eines Hilfskriteriums zur schnelleren Verbesserung von Schedules. Außerdem wird die Wirkung zweier bekannter Crossover-Operatoren für kombinatorische Optimierung untersucht. Dabei zeigt es sich, dass der Evolutionäre Algorithmus trotz der zeitlichen Einschränkung eine deutliche Verbesserung der heuristisch erzeugten Schedules erreicht.

Schnelles Scheduling mit Hilfe eines hybriden Evolutionären Algorithmus Fast Scheduling by Means of a Hybrid Evolutionary Algorithm