Исследование ресурсной эффективности планировщика с использованием принципов ламарковской эволюции в условиях горизонтального масштабирования вычислительных ресурсов
Автор: Клименко А.Б., Ельмекеев М.А.
Журнал: Программные системы: теория и приложения @programmnye-sistemy
Рубрика: Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем
Статья в выпуске: 1 (70) т.17, 2026 года.
Бесплатный доступ
Работа посвящена исследованию ресурсной эффективности алгоритма планирования вычислений с использованием принципов ламарковской эволюции при распределении задач между краевыми устройствами. Рассматривается задача распределения вычислительных ресурсов с учётом энергопотребления и балансировки нагрузки. Проведено сравнение ламарковского эволюционного алгоритма с генетическим алгоритмом NSGA-II. Эксперименты показали, что ламарковская эволюция эффективна при увеличении размерности задач и ограниченном ресурсном бюджете, обеспечивая более точные решения. Для задач малой размерности её применение нецелесообразно из-за роста вычислительных затрат. Сделан вывод, что выбор метода планирования должен зависеть от масштабов задачи и доступных ресурсов, что важно для систем краевых вычислений и распределённых сред.
Ламарковская эволюция, распределённые вычисления, краевые устройства, планирование задач, ресурсная эффективность, NSGA-II, метаэвристики
Короткий адрес: https://sciup.org/143185568
IDR: 143185568 | УДК: 519.87+519.687.1 | DOI: 10.25209/2079-3316-2026-17-1-3-19
Resource Efficiency of a Lamarckian Evolution-Based Scheduler under Horizontal Scaling of Computational Resources
This work investigates the resource efficiency of a computational scheduling algorithm that incorporates Lamarckian evolution principles for task distribution among edge devices. The study addresses the problem of computational resource allocation with consideration of energy consumption and load balancing. A comparison is conducted between a Lamarckian evolutionary algorithm and the NSGA-II genetic algorithm. Experimental results demonstrate that Lamarckian evolution proves effective for high-dimensional problems under limited computational budgets, yielding more accurate solutions. For low-dimensional problems, its application is not justified due to increased computational overhead. The study concludes that the choice of scheduling method should depend on problem scale and available resources—a critical consideration for edge computing systems and distributed environments.
