Une stratégie de négociation multi-agents pour réduire la durée moyenne de réalisation
Résumé
In this paper, we study the problem of task reallocation for load-balancing in distributed data processing models that tackle vast amount of data. We propose a strategy based on cooperative agents used to optimize the rescheduling of tasks for multiple jobs which must be executed as soon as possible. It allows an agent to determine locally the next task to process or to delegate according to its knowledge, its own belief base and its peer modelling. The novelty lies in the ability of agents to identify opportunities and bottleneck agents, and afterwards to reassign some of the tasks thanks to concurrent bilateral negotiations. Our experimentation reveals that our strategy reaches a flowtime which is close to the one reached by the classical heuristic approach and significantly reduces the rescheduling time.
Nous étudions le problème de la réallocation de tâches pour l'équilibrage de charge dans les modèles distribués de traitement de données massives. Nous proposons une stratégie qui repose sur des agents coopératifs pour optimiser le réordonnancement de tâches dans de multiples jobs devant être exécutés le plus tôt possible. Elle permet à un agent de déterminer localement la prochaine tâche à exécuter ou à déléguer grâce à ses connaissances, ses croyances et son modèle des pairs. La nouveauté réside dans la capacité des agents à identifier les opportunités et les agents limitants pour réallouer efficacement les tâches à travers des négociations bilatérales concurrentes. Nos expérimentations montrent que la durée moyenne de réalisation atteinte par notre stratégie reste proche de celle obtenue avec une heuristique classique mais que le temps d'ordonnancement est significativement réduit.
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