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Bei der verteilten Auftragsplanung gibt es keinen einzigen Fehlerpunkt im System. In diesem Algorithmus wird eine Ameise als Reaktion auf die Übermittlung eines Auftrags an das Grid aufgerufen, und diese Ameise durchforstet das Netzwerk, um die beste Ressource zu finden, an die der Auftrag zu liefern ist. Wir haben eine Simulation unseres vorgeschlagenen Ansatzes mit einem Grid-Job-Scheduling-Simulations-Toolkit (Alea) durchgeführt, das auf Gridsim aufbaut und für Grid-Simulationen bestimmt ist. Die Leistung der Algorithmen wird anhand verschiedener Leistungskriterien (z. B. Makepan und durchschnittliche Turnaround-Zeit) bewertet. Ein Vergleich unserer vorgeschlagenen Ansätze mit einem klassischen Ansatz wird ebenfalls bereitgestellt. Die Analyse der experimentellen Ergebnisse zeigt, dass der vorgeschlagene Algorithmus im Vergleich zu anderen Ansätzen in einer Grid-Umgebung besser abschneiden kann.
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